- 博客(4)
- 资源 (2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 「推荐系统从0到1」通信协议
前沿 上回讲到服务发现，也完成了服务发现的基础构建。下面就要确定各个微服务之间的通讯协议了。 总的来说，初步分为几个微服务，分为api，recall，filter，rank，先把这几个微服务之间的通信协议定下来，再将里面每一个模块做完整。 先上github仓库：github仓库 第一版本简单架构 api_server对外提供http服务，推荐系统内部则采用grpc通信。这图确实有点丑，后面找点能看的。。。 通信协议 api_server调用recall_server protobuff syntax =.
2020-11-21 23:13:46
183
原创 「推荐系统从0到1」服务发现
前沿 首先谈谈我对推荐系统的引擎和算法的理解。 现在市面上讲起推荐系统，大多都是讲各种算法，讲的天花乱坠，高深莫测，其实很多算法都是大同小异，核心思想是差不多的，只不过实现手段略有差异。而在工业上，各种复杂算法能够落地的，我认为不多，大部分的厂商，运用的算法都是很集中的那一部分算法。 一套好的推荐系统，对于引擎是非常依赖的，实验显示，响应时长与各项指标之间都是有直接关联的，响应时长越长，指标越低。 作为一个朴实的推荐码农，我还是想从基础做起，朴朴实实，脚踏实地，先把引擎部分做好。当然，算法后面也会有，毕竟.
2020-11-14 13:15:40
328
原创 「推荐系统从0到1」前言
初衷 自己在工作中做推荐系统也有不短的时间了，基本上把推荐系统的各个环节都接触到并自己亲自动手操作了一遍，但是并没有完整的自己去实现一整套推荐系统，心里感觉总是少了点什么。 程序员嘛，就算有现成的轮子，也想自己实现一套，这样可以更好的了解其中的细节，查缺补漏，从而提升自己。 同时也可以给正在学习推荐系统的同学们提供个参考吧！另外，我自己的经验肯定也有不对或者不完善的地方，所以也希望在这个过程中可以和大家探讨和学习！ 计划 会定期更新「推荐系统从 0 到 1」的这个系列，目标一周至少更新一篇，直到完成这个系.
2020-11-07 16:47:45
178
1
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人