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  • 独家 | 一文读懂推荐系统知识体系-下（评估、实战、学习资料）

    本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统...

    文章 技术小能手 2017-10-31 4134浏览量

  • 哪些电影最经典？数据科学告诉你

    星球大战与星际迷航，到底谁是永恒经典？ 如何才能评价一部电影的价值，成了影迷心中最难的问题。是看票房，还是看小金人？是看烂番茄、Metacritic、豆瓣上的总评分，还是看观影人数？是看是否入选IMDb等各大网站的Top榜单，还是看有没有受到罗杰•埃伯特等知名影评人的青睐？标准太多，信息量太大，...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 944浏览量

  • 分享实录 | 第四范式程晓澄：机器学习在推荐系统中的应用

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 9月20日晚，量子位邀请到第四范式资深算法科学家程晓澄，他以“机器学习在推荐系统中的应用”为题，与大家分享了如何用机器学习来优化推荐系统相关技术问题。 程晓澄是第四范式资深算法科学家、推荐系统服务算法负责人。目前负责逻辑思维得到 APP、海外移动新闻聚...

    文章 行者武松 2018-01-16 1028浏览量

  • Elasticsearch——利用Parent-Child关系解决大数据场景下的实时查询

    表与表之间的关联基本上是所有业务系统都存在的，RDBMS通过外键实现，MongoDB通过嵌入式子文档解决，那么Elasticsearch怎么解决这个问题呢？答案就是Parent-Child关联（参考文档） 业务场景 有一个广告的分发系统，为了更精准的做广告的推送，除了自身积累的数据以外，还会从...

    文章 kjmeng 2017-02-07 1154浏览量

  • 《Drupal实战》——2.3　为图书添加对应的字段

    2.3　为图书添加对应的字段 现在让我们进入本章的正题，为图书添加对应的字段。一本图书有多少个字段？我听一个专业的朋友说过，按照国际标准，有上百个甚至上千个字段，我们不可能把这所有的字段都包含进来，那要包含哪些字段呢？我们以当当网的图书字段作为标准，如图2-8所示。另外再添加一些在实际当中能够用到...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1316浏览量

  • 如何轻松实现个性化推荐系统

    这里采用的是.net的一个引用NReco.Recommender.dll，这是一个国外电影网站推荐系统衍生而来的，有兴趣的可以到他们的官网看看。 以图书商城为例 MVC 构造行为数据 首先需要对数据库进行设计，增加一张用户的行为数据表,记录用户访问网站的行为，例如商城的一般记录浏览的商品和购买过...

    文章 渣渣先 2017-01-21 742浏览量

  • [推荐系统]互联网推荐系统比较研究

    互联网规模和覆盖面的迅速增长带来了信息超载（information overload）的问题：过量信息同时呈现使得用户无法从中获取对自己有用的部分，信息使用效率反而降低。现有的很多网络应用，比如门户网站、搜索引擎和专业数据索引本质上都是帮助用户过滤信息的手段。然而这些工具只满足主流需求，没有个性化...

    文章 sjf0115 2014-06-11 3533浏览量

  • 躁动不安的年代，你需要读几本好书（python爬虫及数据分析）

    公众号：pythonislover 当今社会，速度已经深入人心了，“快”成了大家默认的办事境界，看机器上一件件飞一般传递着的产品，听办公室一族打电话时那种无人能及的语速......休闲的概念已日渐模糊，大家似乎都变成了在“快咒”控制下的小人儿，似乎连腾出点时间来松口气的时间都没有了，看得见的、看...

    文章 南山yrg 2019-05-10 617浏览量

  • 网站提高速度的13个简易规则

    本文为译文，原文地址：http://www.codinghorror.com/blog/2007/08/yslow-yahoos-problems-are-not-your-problems.html YSlow: Yahoo's Problems Are Not Your Problems I...

    文章 丁浪 2011-11-11 528浏览量

  • Python爬虫-小测验

    一、 使用scrapy.Selector或BeautifulSoup，实现以下需求（30分） （1）读取给定的dangdang.html页面内容，注：编码为gbk（5分） （2）获取页面中所有图书的名称，价格，作者，出版社及图书图片的url地址（20分） （3）将获取的信息保存至文件（exc...

    文章 潇洒坤 2018-07-25 931浏览量

  • 【云周刊】第184期：全球发布！阿里云Serverless Kubernetes全球免费公测

    本期头条 全球发布！阿里云Serverless Kubernetes全球免费公测 近两年，Kubernetes（以下简称K8S）以及Serverless两大技术备受云计算厂商追捧，二者结合的新服务模式已经成为行业发展的新趋势，主流公有云厂商相继推出Severless Container产品。作...

    文章 场景研读 2018-08-19 5904浏览量

  • 资源 | 100+个自然语言处理数据集大放送，再不愁找不到数据！

    奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表（原始未结构化的文本数据），快去按图索骥下载数据自己研究吧！ 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案：截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案。（200 GB） http://aws.amazon.co...

    文章 技术小能手 2018-05-02 2713浏览量

  • 带你读《Python Django Web典型模块 开发实战》之二：用Django REST framework实现

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 用Django REST framework实现 豆瓣API应用　　活跃在互联网上的年轻人中，不论是文艺青年还是非文艺青年，可能都会去逛豆瓣网（以后简称为豆瓣），因此大家对豆瓣并不陌生。豆瓣上多年以来囤积的海量数据，对于无数与文艺相关的项目是非常重要的内容。...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-17 947浏览量

  • 机器学习模型开发必读：开源数据库最全盘点

    开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1459浏览量

  • 用 Python 分析《红楼梦》（1）

    1 前言 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的知识，用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现，所以我想写一篇文章，既㲌与大家分享和讨论实验结果，也顺便做一个整理和总结。（其实虽说是两个月，但是中间停顿了一段时间，真正在做的时间大概是两周左右）...

    文章 青衫无名 2018-03-14 1287浏览量

  • 【干货分享】大数据金融如何做到线上线下的融合？

    本讲座选自百融金服CEO张韶峰于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《线上线下融合的大数据金融建模》的演讲。 今天汇报的主要内容包括三个部分，第一个是传统风险与营销建模思路，第二个是目前我们在尝试线上线下融合的大数据风险与营销建模思路，以及一些实践效果。 一、传统风险...

    文章 行者武松 2017-04-03 1000浏览量

  • 数据挖掘与数据化运营实战

    大数据技术丛书 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 卢辉 　著 图书在版编目（CIP）数据 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 / 卢辉著．—北京：机械工业出版社，2013.6 （大数据技术丛书） ISBN 978-7-111-42650-9 I. 数…　I...

    文章 华章计算机 2017-05-02 6785浏览量

  • 重磅长文｜个性化推荐十大挑战

    个性化推荐很多读者都知道，但其中不乏认识上的误区。有的人觉得个性化推荐就是细分市场和精准营销，实际上细分市场和精准营销往往是把潜在的用户分成很多群体，这固然相比基于全体的统计有了长足的进步，但是距离“给每一个用户量身定做的信息服务”还有很大的差距，所以，只能说个性化推荐是细分市场的极致！实际上，信...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 2109浏览量

  • 预测分析：R语言实现导读

    前　　言 预测分析以及更一般意义上的数据科学当前正处于被追捧的热潮中，因为像垃圾邮件过滤、单词补全和推荐引擎这样的预测性技术已经被广泛运用于日常生活。这些技术现在不仅越来越被我们所熟悉，还赢得了我们的信任。在计算机处理能力和软件方面（例如R语言及其大量专用的扩展包）的发展产生了这样的局面：用户经...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1302浏览量

  • 当知识图谱“遇见”深度学习

    肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知...

    文章 青衫无名 2017-08-01 2080浏览量

  • 数据科学入门的5个技巧

    很多人问我数据科学和数据分析的最大区别是什么。有的人认为两者没有区别，有的人则认为两者 千差万别。我认为，尽管两者确实存在很多不同之处，但最大的不同在于数据科学严格遵循结构化、 一步一步的操作过程，保证了分析结果的可靠性。和其他科学研究一样，这些过程必须被严格执行， 否则分析结果将不可靠。再...

    文章 异步社区 2018-09-11 1298浏览量

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  • 干货 | Elasticsearch 6个不明显但很重要的注意事项

    题记 Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的特性。 1、 Elastic Stack Elast...

    文章 开发者社区 2019-07-02 291浏览量

  • 为什么移动端跨平台开发不靠谱？

    本文讲的是为什么移动端跨平台开发不靠谱？， 前言 偶然读到一篇不错的文章，随手翻译，作者是jielse发表于androidHub。 台风过后的城市 随着智能手机的发明，许多开发人员都提出了同样的问题：如何为多个移动平台构建和发布应用程序？ 包括最初的iPhone和BlackBerries，An...

    文章 玄学酱 2017-10-20 2039浏览量

  • FTCon2017｜通联数据首席科学家蒋龙：如何用人工智能发现投资机会？

    雷锋网AI金融评论按：3月25日，由开源社、TopGeek、汇智Tek联合主办的中国区块链和金融创新科技峰会（FTCon2017）在上海举行，通联数据首席科学家蒋龙分享了许多关于人工智能时代的智能投资服务的故事。据雷锋网AI金融评论了解，蒋龙毕业于北京大学，曾任微软亚洲研究院副研究员、阿里巴巴高级...

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  • 支付宝香港落地记：那些你不知道的争论和故事

    “Click呢个程式，扫咗QR code就俾钱啦。”支付宝的港币版电子钱包产品支付宝HK推出刚满一个月，星巴克、美心西饼和连锁美妆零售商Sasa的店员在遇到还不熟悉这个App的消费者时，还需要花一点时间教他们扫码付款。 5月25日，蚂蚁金服旗下的支付宝正式推出独立的港币版电子钱包应用，两周内，下载...

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  • 【AI全球大战医生】Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

    2017年4月，Hinton在接受《纽约客》采访时说：“作为放射科医生你就像卡通里的歪心狼一样，你已经冲出悬崖很远，但还没有往下看，实际上你的脚下空空如也。”商用的深度学习乳腺癌检测系统已经在开发中，Hinton说：“很显然，5年内深度学习就能超过放射科医生，或许会用10年，我在医院里说过，结果反...

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  • 敏捷中国十八年目睹之怪现状

    持续交付领域专家乔梁老师是一个好人，他讲话特别委婉。乔老师说：“你不改变你的工作方式就不能得到 10 倍的效果。”大家听了这个话以后就觉得，他讲的是一个抽象的“人群”。每个人听到这个话以后都有一个自我暗示：乔老师说的是其他人，我不包含在内。因为他是好人，他不肯把话说得太直白。其实乔老师批评业内敏捷...

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  • 数据实践之美：33位大数据专家的方法、技术与思想. NO.2 数据化营销中的“一•二•三”

    NO.2 数据化营销中的“一·二·三” 叶秋萍 专注数据分析多年，做过物流行业、保健品行业及秀场行业的数据分析，也做过银行电商项目的咨询顾问，传统行业和互联网行业都有涉猎。对用户心理学、用户行为学、商业学颇有兴趣，一直致力于CRM的学习和实践。对BI和可视化分析也有一定的研究和了解。 个人微信号：...

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  • Linux集群和自动化运维

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