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  • 技术没有最好,只有最适用。在做技术选型时,需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断,而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中,再能点燃一些些技术上的情怀
  • 大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引
  • 要讲清楚这个算法,一堂课是远远不够的,所以今天仅仅站在创作者的角度来讲,方便短时间内给大家带来最大帮助,让创作者能明白我们的算法。
  • 奥地利符号计算研究所(ResearchInstituteforSymbolicComputation,简称RISC)的ChristophKoutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他做了一个调查,参与者大多数是计算机科
  • 推荐系统是通过挖掘用户与项目之间的二元关系,帮助用户从大量数据中发现其可能感兴趣的项目如网页、服务、商品、人等,并生成个性化推荐以满足个性化需求
  • 日志采集这部分内容,其实在上一篇文章大数据之路读书笔记里面多多少少已经提到了一些。不过正如前文提到的,这部分内容,从技术的角度来说,未必有多么高深,但是从业务角度来说,要做到完善却
  • 上一篇文章,讨论了作业调度系统的分类,流派,架构实现方案和各种方案的优缺点以及适用场景,最后还简单总结了理想中,一个完备的工作流作业调度系统,应该具备哪些功能特性。
  • 作业调度系统是一个相对复杂的系统,涉及的内容繁杂,针对的场景多种多样,实现的方案千差万别,是一个需要理论和实践并重的系统。本文重点谈理论,会先从大的场景划分的角度对市面上的各种调度
  • 推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务的一类应用。
  • 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年(C++实现),该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代,但该系统耦合性高,难以适应推荐策略的快速迭代
  • 聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇(Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。
  • 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单,数据依赖性低,数据方便采集,推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”
  • “探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制,实现方法,其中还涉及一些基本的优化方法,例如聚类和分类的应用。
  • 搜索引擎系统最基本最核心的功能是信息检索,找到含有关键字的网页或文档,然后按照一定排序将结果给出。在此基础之上,搜索引擎能够提供更多更复杂的功能来提升用户体验。
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