推荐引擎的基本入门知识
2022-09-04
111
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
推荐引擎的基本入门知识
目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
推荐引擎离线算法与在线算法的探索与实践
推荐引擎是现代互联网产品中至关重要的组成部分。离线算法和在线算法分别负责处理大量数据的预处理和模型训练，以及快速响应用户的实时请求。通过合理的架构设计和算法选择，可以构建出高效且个性化的推荐系统，从而提升用户体验，增加用户满意度和留存率。未来，随着技术的发展，推荐引擎将更加智能化和个性化，为用户提供更加精准的服务。
49
1
1
|
6月前
|
人工智能
自然语言处理
搜索推荐
|
消息中间件
存储
机器学习/深度学习
推荐系统入门
前言我最近正在入门推荐系统，发现这是一个非常有意思的领域。推荐系统无处不在，现在几乎所有的网站和应用里最显眼的位置和重要的位置中都是推荐系统。电商类的软件，例如Amazon、京东、淘宝、拼多多；首页和商品页面附近都是推荐你购买新的商品；视频类软件，例如Youtube、Bilibili、爱奇艺，它们的首页和搜索页中也都在推荐你可能会喜欢的影片；游戏类软件，例如原神、王者荣耀，无时无刻都在推荐你它们的
494
1
3
|
机器学习/深度学习
资源调度
搜索推荐
协同过滤算法深入解析：构建智能推荐系统的核心技术
一、前言
随着互联网的高速发展，我们每天面临着海量信息的冲击，从而使得我们无法有效地筛选出感兴趣的信息。在这种背景下，推荐系统应运而生，成为帮助用户过滤信息，找到自己感兴趣内容的有效工具。协同过滤算法作为推荐系统中的一种核心技术，广泛应用于电商、社交媒体、音乐、电影等多个领域，极大地改善了用户体验。本文将对协同过滤算法进行深入解析，让我们一起探讨这一神奇的技术。
798
0
0
|
存储
机器学习/深度学习
缓存
|
机器学习/深度学习
存储
搜索推荐
|
机器学习/深度学习
算法
搜索推荐
|
存储
缓存
人工智能
|
数据采集
SQL
分布式计算
|
搜索推荐
算法
开发者
热门文章
最新文章
1
常见浏览器User-Agent大全
2
未来已来！阿里小蜜AI技术揭秘
3
Flink: 实时规则引擎助力新零售发展
4
Apache Flink 进阶（三）：Checkpoint 原理解析与应用实践
5
weex-html5 组件进阶
6
群智能算法：灰狼优化算法（GWO）的详细解读
7
Amazon 的IoT之路
8
hp M1530一体机无法在OEM系统下安装驱动
9
NumPy Cookbook 带注释源码 十、Scikit 中的乐趣
10
潮流设计：15个创意的 3D 字体版式作品欣赏
1
springboot配置hosts文件
24
2
maven项目的pom.xml文件常用标签使用介绍
28
3
天气预报-腾讯天气-7天-地址查询版免费API接口
24
4
第四届人文，智慧教育与服务管理国际学术会议（HWESM 2025） 2025 4th International Conference on Humanities, Wisdom Education and Service Management
21
5
2025电气自动化与电机系统国际学术会议（EAMS 2025） 2025 International Conference on Electrical Automation and Motor System
19
6
大厂面试高频：什么是自旋锁？Java 实现自旋锁的原理？
18
7
C++ 之 perf+火焰图分析与调试
16
8
面试高频：Synchronized 原理，建议收藏备用 ！
13
9
SQL 中，通配符
16
10
鸿蒙next版开发：相机开发-适配不同折叠状态的摄像头变更(ArkTS)
20