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实时推荐

收录了实时推荐频道下的 50 篇内容

分布式机器学习框架与高维实时推荐系统

本文讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战，并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。

作者 : DataFunTalk

2020-05-11

Apache Pulsar 在微信大流量实时推荐场景下的实践

选择 Pulsar 的原因有五点。

作者 : 刘燊策划: Tina

2022-10-23

eBay 的数据处理框架 Accelerator 提供并行执行和实时推荐功能

eBay的数据处理框架Accelerator提供并行执行和自动组织源代码、输入数据及计算结果的功能。它可以用于数据分析和算法开发，以及实时推荐系统。

作者 : Srini Penchikala 译者: 姚佳灵

2018-06-04

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基于标签的实时短视频推荐系统

本文结合电视猫的业务场景及工程实践经验来详细讲解基于标签的倒排索引算法的原理及工程落地方案细节。

作者 : gongyouliu

2020-08-26

Amazon Personalize，适合每个人的实时个性化和推荐

毫无疑问，机器学习提供了各种各样令人兴奋的研究主题，但其中最值得关注的当属个性化和推荐。

作者 : 亚马逊云科技 (Amazon Web Services）

2019-10-14

用 Kiji 构建实时、个性化推荐系统

现在网上到处都有推荐。亚马逊等主流电子商务网站根据它们的页面属性以各种形式向用户推荐产品。Mint.com之类的财务规划网站为用户提供很多建议，比如向用户推荐他们可能想要办理的信用卡，可以提供更好利率的银行。谷歌根据用户搜索历史记录的信息优化搜索结果，找到相关性更高的结果。

作者 : Jon Natkins 译者: 马连浩

2014-04-03

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华为云新一代黑科技核心算法揭秘

推荐技术在社交APP、电商、音乐视频图片平台、咨讯推送平台等场景中大展身手

作者 : 华为云产品与解决方案

2020-04-01

独家揭秘：民生银行大数据体系架构设计与演进

近年来，随着大数据与人工智能相关技术的迅速发展，新技术逐步在全社会各行各业得到应用。银行业作为一个高度信息化的行业，首当其冲面临着互联网新技术应用的挑战。民生银行在 2013 年开始布局分布式、大数据及人工智能技术等领域，在全行凤凰计划的牵头下，逐步将新技术与我行发展战略业务实施策略进行了深度融合，为金融科技银行的发展奠定了扎实的基础。

作者 : 民生银行大数据平台开发团队

2018-08-09

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端上智能在快手上下滑推荐取得 APP 时长 +1% 的应用实践

近些年智能手机等终端设备的算力有了显著提升，这些算力足以支持一些中等规模的DNN模型进行推理与训练

作者 : 快手新回推荐团队

2020-11-17

大数据的下一站是什么？服务 / 分析一体化（HSAP）

既然HTAP有了分析的能力，它是不是将取代大数据系统呢？大数据的下一站是什么？

作者 : 蒋晓伟策划: 蔡芳芳

2020-06-13

如何使用图形数据库构建实时推荐引擎

“您可能还喜欢”是一个简单的短语，暗示了企业与客户互动和联系方式的新时代，图形数据库可以轻松帮助构建推荐引擎。

数据分析

数据工程

3D建模设计

2023-08-23

软件测试 / 测试开发 / 全日制 |构建基于机器学习的实时推荐系统

霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、

测试

测吧(北京)科技有限公司

2024-01-12

华为云实时数据处理“三剑客”

快是企业发展的生存之道，抓住商机，快速反应，面对市场，迅速转型。

作者 : 华为云产品与解决方案

2020-04-01

5 年迭代 5 次，抖音推荐系统演进历程

结合 Flink SQL 和 Flink 有状态计算能力，我们正在构建下一代通用的基础特征计算统一架构

作者 : 郭文飞策划: 蔡芳芳

2021-10-25

为构建社交关系链手淘都做了啥？

本文介绍手淘如何构建社交关系链。

作者 : 王卫

2019-10-26

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数据爆炸、信息过载时代下的解决方案：QCon 北京 2014 推荐系统与工程实践专题

距第六届QCon全球软件开发大会（北京站）2014开幕仅剩一个半月，大会演讲嘉宾已经几近确认完毕。大会的演讲内容在官网：http://www.qconbeijing.com，以及InfoQ微博、微信公众帐号的最新播报：@InfoQ、【infoqchina】不断更新。此次为大家介绍本届大会的推荐系统工程实践专题。

作者 : 彭超

2014-03-06

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敏捷大数据与敏捷 AI

人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代，在达特茅斯会议上，麦卡锡提出了AI的概念。

作者 : 井玉欣

2020-02-13

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国美 11·11：大促场景下的国美智能推荐系统演进之路

随着业务场景的展开和大数据的积累，国美的推荐架构和机器学习算法也持续地升级和迭代。本文将详细介绍2016年以来，由11.11大促驱动的国美个性化推荐系统核心技术的演进历程。

作者 : 杨骥

2017-11-10

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机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用

酒店涉及到的推荐场景较多，例如城市热门酒店推荐、附近同类型酒店推荐、机票页酒店交叉推荐、Meta着陆页相似酒店推荐、信息流推荐等。大部分场景都实现了个性化的推荐服务，其核心就是一组酒店与一组用户相匹配的挑战。本文介绍机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用。

作者 : Louisa