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推荐引擎技术架构

收录了 推荐引擎技术架构 频道下的 50 篇内容

高德客户端及引擎技术架构演进与思考
高德客户端及引擎技术架构演进与思考

本文介绍高德地图客户端技术架构沿着「上漂下沉」、「模块化、Bundle化」的思路演进所做的一系列架构升级中的经验和思考。

3D数字化引擎技术架构及实践 | InfoQ 公开课
3D 数字化引擎技术架构及实践 | InfoQ 公开课

直播概要模型,相关人员能够快速而完整地还原巴黎圣母院的建造过程。建模。生产辅助(CAD/CAM)。数字化引擎的诸多应用案例。

华为快应用引擎技术架构详解

2018年3月华为与小米,Oppo,Vivo等9家手机厂商,联合发布快应用联盟标准。快应用是一种基于手机硬件平台的新型应用形态,无需安装,即点即用,又兼具原生应用体验(性能、系统整合、交互等)。同时,快应用在诞生之初就在开发规范、能力接入、开发者服务等层面实现了手机厂商间的标准化统一,极大的降低开发者的适配成本。

出行平台地图引擎架构实践和AI技术应用
出行平台地图引擎架构实践和 AI 技术应用

本次分享介绍在滴滴当下的业务场景中地图的核心价值等。

爱奇艺推荐中台探索与实践
爱奇艺推荐中台探索与实践

本次分享将从推荐池、行为日志处理平台、用户画像平台等方面逐一介绍推荐中台的经验和反思。

云原生时代,推荐引擎架构有哪些挑战
云原生时代,推荐引擎架构有哪些挑战

推荐引擎三个核心技术,一是召回技术,二是排序技术,三是机制技术。

百分点推荐引擎——从需求到架构

百分点推荐引擎是国内领先的推荐技术平台,专注于为电子商务和资讯网站提供SaaS模式的个性化推荐服务,提高网站的整站转化率和用户黏度。本文将从电子商务网站的实际需求出发,介绍百分点推荐引擎架构设计和搭建。

专访头条搜索:从推荐到搜索,如何构建搜索技术的另一种可能?
专访头条搜索:从推荐到搜索,如何构建搜索技术的另一种可能?

从推荐到搜索,头条搜索建立了一套独有的搜索技术架构。

从算法到案例:推荐系统必读的 10 篇精选技术文章

推荐系统近几年来一直十分火热,目前几乎所有的电子商务系统、社交网络,广告推荐,搜索引擎等等,都不同程度的使用了各种形式的推荐系统。想知道电商如何向你发送广告的?想了解社交网络怎么推荐好友的?想自己搭建一个推荐系统?想了解一些算法或架构从而将自己的推荐系统做得更好?InfoQ为你整理了一系列的有关推荐系统的算法文章,以及主要从电商和社交网络方面选取了一些优秀的案例,来看看这些关于推荐系统的优秀文章吧。

推荐系统架构治理
推荐系统架构治理

本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践,聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率,增强系统灵活性和扩展性的新探索。

云原生引领数字世界新未来,应用引擎实现云原生“根”技术创新的突破
云原生引领数字世界新未来,应用引擎实现云原生“根”技术创新的突破

全景描绘云原生技术图谱,首个《云原生应用引擎技术发展白皮书》重磅发布!

架构设计实践五部曲(五):技术架构的战略和战术原则
架构设计实践五部曲(五):技术架构的战略和战术原则

本文是架构设计实践五部曲系列文章的第五篇,技术架构的战略和战术原则。本篇讲述如何保证在做技术架构时,实现一个稳定、出色的系统。

爱奇艺推荐中台:从搭建到上线仅10天,效率提升超30%
爱奇艺推荐中台:从搭建到上线仅 10 天,效率提升超 30%

爱奇艺走上了推荐中台之路,从搭建到上线仅10天时间,研发效率提升30%以上。

深度学习在推荐系统的进展及在微博的应用
深度学习在推荐系统的进展及在微博的应用

本次分享介绍推荐系统领域采用深度学习的技术方案,以及深度学习技术如何应用在微博场景。

Hummer 轻量级跨端技术框架详解及实战 | InfoQ公开课
Hummer 轻量级跨端技术框架详解及实战 | InfoQ 公开课

Hummer 是一款具有更小的包体积、更高的综合性能、以及更健全的样式支持的跨端开发框架,正如它的名字“蜂鸟”一样,拥有小巧轻盈的体态、迅猛强健的翅膀、以及色彩艳丽的外表。

打造工业级推荐系统(三):推荐系统的工程实现与架构优化
打造工业级推荐系统(三):推荐系统的工程实现与架构优化

本篇文章作者会结合多年推荐系统开发的实践经验粗略介绍推荐系统的工程实现,简要说明要将推荐系统很好地落地到产品中需要考虑哪些问题及相应的思路、策略和建议,其中有大量关于设计哲学的思考,希望对从事推荐算法工作或准备入行推荐系统的读者有所帮助。

搜索推荐 Serverless 架构和业务中台技术实践
搜索推荐 Serverless 架构和业务中台技术实践

本次分享介绍阿里个性化平台TPP在Serverless平台和搜索推荐业务大中台中的实践经验。

历时三个月,微博推荐引擎架构蜕变之路
历时三个月,微博推荐引擎架构蜕变之路

可靠性保障是一个复杂的系统工程,微博推荐引擎是怎么通过重构三个月内解决这个问题的?

推荐系统的未来发展
推荐系统的未来发展

本文从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展

爱奇艺小游戏跨平台引擎探索和实践
爱奇艺小游戏跨平台引擎探索和实践

本次分享介绍爱奇艺小游戏跨平台引擎的实践经验。

推荐引擎技术架构专题_资料-InfoQ中文网