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『综合』
阿里/网易/美团/58用户画像中的ID体系建设
公司各业务线ID繁多，数据割裂，如何才能尽可能关联更多的数据，以准确的描绘出一个用户的画像呢？......
『机器学习』
知识图谱的技术详解与应用
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。......
『综合』
HDFS+Clickhouse+Spark：从 0 到 1 实现一款轻量级大数据
在产品精细化运营时代，经常会遇到产品增长问题：比如指标涨跌原因分析、版本迭代效果分析、运营活动效果分析等。这一类分析问题高频且具有较高时效性要求，然而在人力资源紧张情况，传统的数据......
『机器学习』
机器学习的30个基本概念
本文主要介绍机器学习基础知识，包括名词解释（约30个）、基础模型的算法原理及具体的建模过程。......
『综合』
用户画像技术及方法论
用户画像也是近几年比较热的一个词，不过很多小伙伴对于画像的认知还只是标签化的层面，或者只是利用其做一些简单的分群分析；如何全面地认知并做系统性地尝试，背后有非常多的点需要我们深思挖......
『综合』
菜鸟实时数仓技术架构演进
在开源盛世的今天，实时数仓的建设已经有了较为成熟的方案，技术选型上也都各有优劣。菜鸟作为物流供应链的主力军，时效要求已经成为了核心竞争力......
『机器学习』
如何从0到1设计搭建AI售前营销机器人？
AI目前在不同行业有各自的细分应用。对话机器人，针对不同的业务场景，有每个领域的细分落地。由此，对于对话机器人的整体设计思路也不同。......
『机器学习』
机器学习模型必不可少的5种数据预处理技术
如果您曾经参与过数据科学项目，那么您可能会意识到数据挖掘的第一步和主要步骤是数据预处理。在现实生活问题中，我们得到的原始数据往往非常混乱，机器学习模型无法识别模式并从中提取信息。......
『机器学习』
机器学习项目实操指南
有的人可以徒手推导机器学习算法公式，可以深入源码了解算法的实现，又或者在Kaggle比赛中获得不错的名次，但在实际的项目中却走得“步履蹒跚”，究其根本原因是机器学习知识体系还不完善。......
『消息队列』
Kafka为啥这么快
微服务、事件驱动架构和CQRS(命令查询的责任分离CommandQueryResponsibilitySegregation)是构建当代业务应用程序的主要工具。......
『综合』
这里有60款值得推荐的大数据开源工具
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。......
『综合』
阿里的大数据建设方法论
阿里强大的大数据建设方法论是怎样的？笔者从数据技术篇、数据模型篇以及数据管理篇三部分展开介绍，这些将让你开阔视野，同时也会带给你启发。......
『机器学习』
人工智能的五个阶段
人工智能（ArtificialIntelligence，AI），从科学的角度来说，人工智能是研究爱、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论与方法、技术应用系统的一门科学。这么科学主要包括语音识别、图像识别......
『机器学习』
如何评估推荐系统的“健康”状况
推荐系统也有自己的健康指标，不同的业务、不同的场景、不同的阶段都有不同的指标，所以选择好的评估指标以及合适的评估方式，才能让推荐系统更加“健康”。......
『综合』
OPPO数据中台之基石：基于Flink SQL构建实时数仓
OPPO积累了大量的数据,上图右边是整体数据规模的演进:从2012年开始每年都是2~3倍的增长速度,截至目前总数据量已经超过100PB,日增数据量超过200TB。......
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