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聊聊推荐系统 (一)
推荐系统,或者也可以叫推荐引擎,在很多资料中都有相关的入门介绍,很多资料的切入点主要在于它因为解决了什么问题而存在,诸如长尾理论、信息过载等等,并很快就带到了推荐系统的分类了。对该领域不熟悉的人容易被弄得云里雾里,所以本篇希望能从更直白更初步的角度聊聊推荐系统是怎么一回事...
作者小头像 斐
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2020-08-29 10:23:35
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通过RES接入实时行为数据
在RES推荐系统的数据源接入中,支持接入实时行为数据,同时基于实时行为可以完成近线召回,画像更新等实时策略,完成信息流实时传递、召回、画像快速更新等功能
作者小头像 斐
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2020-08-24 11:49:32
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如何使用elasticsearch实现千万级分组的精确聚合
Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,数据放在一个个索引里面,索引由一个个分片组成,这里我们把分片叫做shard,每一个分片还可以设置多个副,副分片叫做replica。shard上的数据是整个索引的一部分,ES的查询为了返回正确的数据,需要分发到各个shard,每个shard返回数据,然后在汇总节点汇总返回结果。
作者小头像 斐
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2020-06-30 16:18:57
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Elasticsearch&Kibana改进TopHits的设想
背景大家在使用ES和Kibana的时候,应该都遇到过这样的场景: 假设有一个主机监控的任务,收集的数据格式为:时间戳、主机名、当前内存占用量,收集周期为每分钟收集一次。那么在Kibana中可能需要提供这样的报表,当前所有主机总体内存占用量。大家动手试试,在Kibana报表中,应该是做不到的。我这里实际动手,作为示例解释下:1、进入Kibana的DevTools页面,导入模拟数据如上图,4条数...
作者小头像 斐
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2020-06-30 16:59:53
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kibana插件框架介绍
kibana插件框架介绍
作者小头像 斐
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2020-06-30 16:42:23
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如何使用LogStash将数据迁移到Elasticsearch
结合华为云,介绍如何使用Logstash将数据迁往Elasticsearch(ES),为后续提供指导
作者小头像 斐
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2020-06-30 16:31:24
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Nvidia Merlin 推荐系统
Nvidia Merlin 被英伟达介绍为端到端的推荐系统,实际上由三个功能模块组成,分别为 NVTabular,HugeCTR,Triton Server for inference,分别对应的功能为ETL,离线排序模型训练,排序模型在线推理。该流程图描述了一个完整的推荐系统,而Nvidia Merlin 提供的功能仅能覆盖到图中绿色的部分(上述的三个功能模块),缺失对数据管理、召回、融合...
作者小头像 斐
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2020-07-22 14:48:35
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