今天给大家分享第四范式在推荐系统大规模特征工程与Spark基于LLVM优化方面的实践，主要包括以下四个主题。大规模推荐系统特征工程介绍SparkSQL与FESQL架构设计基于LLVM的Spark性能优化推荐系统与Spark优化总结大规模推荐系统特征工程介绍推荐系统在新闻推荐、搜索引擎、广告投放以及最新很火的短视频App中都有非常广阔的应用，可以说绝大部分互联网企业和传统企业都可以通过推荐系统来提升
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2020-07-14 09:27:20
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快手推荐系统及 Redis 升级存储 借傲腾? 补上 DRAM 短板 内容简介： 作为短视频领域的领先企业，快手需要不断导入更先进的技术手段来调整和优化其系统架构，以应对用户量和短视频作品数量的爆炸式增长； 这其中，作为短视频系统存储、分发和推荐的核心组件，其存储系统的优化和性能提升，面临着更为艰巨 ...
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2020-07-12 14:57:46
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基于流行度 这种算法比较简单，按所有用户的点击量排序呈现给用户，按热度数据推荐给每个用户。弊端就是每个用户看到的都是一样的，无法个性化推荐，微博排行榜就是个比较好的例子。 协同过滤算法 ...
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2020-07-08 19:48:24
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序列感知推荐系统 Sequence-Aware Recommender Systems 在前面的章节中，我们将推荐任务抽象为一个矩阵完成问题，而不考虑用户的短期行为。在本节中，我们将介绍一个推荐模型，该模型考虑按顺序排列的用户交互日志。它是一种序列感知的推荐程序[Quadrana et al.，20 ...
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2020-07-02 13:37:21
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推荐系统的个性化排名 Personalized Ranking for Recommender Systems 在前几节中，只考虑了明确的反馈，并根据观察到的评分对模型进行了训练和测试。这种方法有两个缺点：第一，大多数反馈不是显式的，而是在实际场景中隐含的，并且显式反馈的收集成本可能更高。第二，完全 ...
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2020-07-02 09:31:15
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电影数据集 The MovieLens Dataset 有许多数据集可用于推荐研究。其中，MovieLens数据集可能是最受欢迎的数据集之一。MovieLens是一个基于web的非商业电影推荐系统。创建于1997年，由明尼苏达大学的一个研究实验室GroupLens管理，目的是为了研究目的收集电影分级 ...
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2020-07-01 20:30:42
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矩阵分解 Matrix Factorization 矩阵因子分解[Koren等人，2009]是推荐系统文献中一个成熟的算法。矩阵分解模型的第一个版本是由simonfunk在一篇著名的博客文章中提出的，在文章中描述了将交互矩阵分解的思想。后来由于2006年举行的Netflix竞赛而广为人知。当时，流媒 ...
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2020-07-01 20:05:29
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1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存：主要通过计算近 ...
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2020-06-25 15:59:05
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1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存：主要通过计算近 ...
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2020-06-25 15:25:20
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（转自）https://lumingdong.cn/multi-task-learning-in-recommendation-system.html 一、多目标排序 1、概念 多目标排序：指有两个或两个以上的目标函数，目的是寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。 在工业界推荐系统中，大多 ...
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编程语言 时间：
2020-06-22 20:51:01
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