随着深度学习不断普及，数据对象更多的通过一个高维向量来表达，通过最近邻的查找，丰富了图片搜索、UGC视频版权保护、人脸识别、搜索&推荐等诸多应用；另一方面随着数据的爆发式增长对最近邻检索的时延和召回率又提出了更高的要求。最近几年向量检索成为一个研究的热点，本文对向量检索涉及的相关技术做一个概览，在最后给出华为云在向量检索的一些实践。
随着深度学习不断普及，数据对象更多的通过一个高维向量来表达，通过最近邻的查找，丰富了图片搜索、UGC视频版权保护、人脸识别、搜索&推荐等诸多应用；另一方面随着数据的爆发式增长对最近邻检索的时延和召回率又提出了更高的要求。最近几年向量检索成为一个研究的热点，本文对向量检索涉及的相关技术做一个概览，在最后给出华为云在向量检索的一些实践。
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java，scala，python。 hadoop spark flink。 大数据开发工作经验4年 拥有华为大数据HCIE认证2年。
Login failed on cn_XXXX, check your principal and keytab解决方法
推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息，在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息，为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息，有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法，分别以三种深度学习框架为例，对方法进行了概述。
推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息，在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息，为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息，有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法，分别以三种深度学习框架为例，对方法进行了概述。
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