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云栖全程回顾|搜索推荐工程技术专场(附视频与文档)
2019年9月26日在云栖大会《搜索推荐工程技术专场》上,介绍了阿里巴巴搜索推荐与广告,淘系推荐算法云上赋能的分享。基于阿里巴巴十几年搜索与推荐引擎的技术沉淀,承载了包括淘宝、天猫、菜鸟、盒马、钉钉、优酷乃至海外电商在内的整个阿里集团业务,同时由搜索推荐体系支撑起的云产品矩阵已服务于全球的开发者。本次分享邀请到了阿里巴巴搜索和推荐最核心的资深技术专家,为大家带来搜索和推荐领域最前沿、专业、深度的技术内容盛宴。
阿里云智能推荐AIRec产品介绍
本文中,来自阿里云搜索推荐技术团队的三秋为大家介绍了阿里云智能推荐AIRec产品的技术架构、核心功能,并与大家分享了使用阿里云智能推荐AIRec的实际案例以及技术场景。
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大数据&AI实战派 第2期
《大数据&AI实战派》系列电子书由阿里云开发者社区与阿里灵杰共同打造,覆盖数据计算、数据分析、数据湖/湖仓一体、机器学习等多个领域,解读各技术领域基础原理,剖析行业实践案例,培养大数据开发者从“生产-采集-存储-分析-开发-治理-价值体现”的技术能力。
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《基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用》论文
基于阿里云专家服务团队和集团数据技术、产品团队多年在数据领域的实践和挖掘,本篇论文在中国科技核心(CFFF)期刊《大数据》第9期第5卷发表。重点参与并实践了在目前的数据要素市场中热度比较高的数据资产估值课题,该论文依据第一性原则,从数据的全生命周期出发,综合数据仓库和图算法,以及层次分析法等技术,计算了单张表的数据资产价值。为数据估值,数据交易等重要国家课题提供了部分框架参考。
打造算法在线服务领域极致开发体验与性能 — 阿里TPP图化框架技术实践
TPP图化致力于打造一个算法在线服务领域易用、性能极致、迭代效率远超普通方式的产品。本文将介绍TPP图化以及2021年在性能、开发体验上的改进,并介绍未来TPP图化的规划。
智能推荐AIRec上线“流量调控”功能,助力电商平台甩货
智能推荐AIRec最新上线“流量调控”功能,支持人工干预推荐系统流量的分发,针对商品滞销、库存积压等业务问题,可通过流量调控解决甩货诉求,助力电商快速实现“库存清零”。
为什么要使用阿里云pairec来搭建推荐系统?
阿里云Pairec是一个用于搭建推荐系统的云原生解决方案,它可以帮助用户快速搭建高性能、高可用的推荐系统,并提供了代码生成、ab test服务、实验报表后台等多种功能和工具,使得搭建过程更加简单和高效。
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大数据&AI实战派 第1期
《大数据&AI实战派》系列电子书由阿里云开发者社区与阿里灵杰共同打造,覆盖数据计算、数据分析、数据湖/湖仓一体、机器学习等多个领域,解读各技术领域基础原理,剖析行业实践案例。电子书第1期以《阿里云大数据知识图谱》为核心,通过阿里云大数据&AI产品能力介绍结合操作实践,培养大数据开发者从“生产-采集-存储-分析-开发-治理-价值体现”的技术能力。
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