推荐算法技术架构

最新推荐文章于 2024-01-11 11:59:32 发布
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分类专栏： AI产品

本质上技术架构，都是   数据 - 清洗 - 加工 - 算法 - 召回  - 精排  - 过滤

 

第一种

 

 

 

第二种 

推荐算法架构4：重排
谢杨易的博客
02-23 8498
1 总体架构 精排打分完成后，就到了重排阶段，之后可能还会有混排。召回、精排、重排三个模块中，重排离最终的用户展现最近，所以也十分关键。重排的技术点也十分多，总结下来，个人认为重排主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。下图是重排总体架构 2 用户体验 重排模块是推荐系统最后一个模块（可能还会有混排），离用户最近。作为最后一层兜底，用户体验十分重要。主要包括打散、多样性等内容。曝光过滤有时候也会放在重排中，但本质上完全可以在召回链路，对已充分曝光的短视频，或者刚刚已经购买过
推荐算法架构1：召回
谢杨易的博客
02-19 9504
1 推荐算法总体架构 1.1 推荐算法意义 随着互联网近十年来的大力发展，用户规模和内容规模均呈现迅猛发展。用户侧日活过亿早已不是什么新鲜事，内容侧由于UGC生产方式的普及，拥有几十亿内容库的平台也屡见不鲜。如何让海量用户在海量内容中找到自己喜欢的，以及如何让海量内容被海量用户精准消费，一直以来都是每个公司十分核心的问题。在这个背景下，搜索系统和推荐系统应运而生。搜索系统主要解决用户寻找感兴趣的内容，偏主动型消费。推荐系统则主要解决内容推送给合适用户，偏被动型消费。二者一边牵引用户，一边牵引内容，是实现
面向算法的架构设计
tshshrk的博客
10-25 4052
人工智能技术在过去几年的飞速发展，在研发领域带来的最大不同，或许是对算法价值的重新认识。过去的软件工程师在工作中说起算法，大多数情况指的是链表、二叉树、排序、时间复杂度等内容，而今天提及，第一反应则是机器学习和深度学习，以及它们在计算机视觉、自然语言处理、语音识别，又或推荐、广告、视频编码、路径规划等相关领域的应用。 人们期待算法解决的，一是以往无从实现的功能，二是优化现有解决方案的效率，为了让整...
【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展
waski的博客
12-13 1万+
回顾近10年来经典的语义分割模型，无论是基于CNN的架构还是基于Transformer的架构，最核心的理念是“编码-解码”。直观上来讲，就是通过下采样获取特征的潜在表示，再通过上采样从抽象的底层特征表示中恢复目标的细节信息。从交通、医学、遥感、自动驾驶、智能施工管控等领域近些年发表的关于语义分割的论文来看，采用的架构大多是以上所提到的模型的变体，包括但不限于添加各种注意力机制模块、更换主流的特征提取网络backbone、CNN与transformer混合设计、多尺度特征融合。
系统设计---算法与架构
正在努力的ICer的博客
08-02 4159
这片文章对系统设计的具体步骤及相关知识进行介绍，主要分为四部分：算法设计、IC系统架构设计、基于systemC的IC系统设计、系统设计工具SPW简介。 （一）算法设计 系统设计的第一步是给出清晰的系统规范，该规范写明了系统的功能、性能、费用、开发时间等。接下来创建一个系统行为模型，并且可以用来初步验证设计的性能。再下来，对行为模型进行细化，即进行算法设计。算法设计大致分为三步： 1）给出浮点
推荐系统的技术架构
hionechance的blog
07-26 604
推荐系统从技术架构的层面来讲，分为两大部分：数据部分和模型部分。 数据部分完成的工作主要集中在数据收集、数据清洗与处理上，采用实时与离线的方式对用户、物品、场景三类数据数据处理与清洗，并以特定的格式提供给推荐系统中的使用方（文中提到的有三个：模型训练、模型预测、商业智能），可见数据的重要性，数据处理流程如果出现了问题，后面的工作可能均无法正常开展。 tips: 实时与离线数据处理架构即为当前常用的lambda架构。 模型部分完成的工作分别是：模型训练、模型评估、模型部署及模型在线推断。 “模型”这里，
推荐系统通用技术架构
June
08-21 307
推荐引擎的魔力：个性化推荐背后的技术
热门推荐
张彦峰的博客
11-04 9万+
推荐引擎的工作过程是一个复杂的流程，需要深入了解用户兴趣、文章内容和各种推荐算法，以生成个性化的推荐列表。这个过程结合了用户行为数据的分析、用户画像、文章画像以及不同的推荐策略，以提供用户满意的推荐体验。不同的推荐系统可以根据需求和数据采用不同的组合和算法。在建立用户画像和文章画像之后，推荐引擎可以根据需求采用不同的推荐算法来为用户提供文章推荐。主要的推荐算法分为两大类：基于统计的静态召回算法和个性化召回算法。
02、推荐系统算法与架构剖析
02-07
本教程“02、推荐系统算法与架构剖析”将深入探讨机器学习平台Mahout以及推荐系统的算法和架构。通过对这一系列视频教程的学习，我们可以深入了解如何利用这些技术来创建有效的推荐系统。 首先，我们来了解一下...
电商推荐算法架构图.pdf
05-29
可供参考的流程图-电商推荐算法架构图，在此模版下各位按照自己的情况进行修改，设计出自己或公司所需要的流程图。
图文并茂！推荐算法架构——粗排
QcloudCommunity的博客
04-20 376
导语|粗排是介于召回和精排之间的一个模块，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节，一定要时刻把精度和性能放在心中。在上篇《详细解读！推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析，本篇将深入重排这个模块进行阐述。一、总体架构粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item，输出几百上千的item给精排，是典型的精...
【推荐系统】推荐系统数据流的经典技术架构+微软、阿里、微软等10大深度学习CTR模型最全演化图谱
优快云 精品推荐
07-07 1746
所谓流处理平台，是将日志以流的形式进行mini batch处理的准实时计算平台，流处理平台计算出的特征可以立马存入特征数据库供推荐系统模型使用，虽然无法实时的根据用户行为改变用户结果，但分钟级别的延迟基本可以保证用户的推荐结果准实时地受到之前行为的影响。...
【推荐算法】从架构到原理学习推荐（上）
NameCharles
10-23 2437
前言 推荐系统是算法领域一个比较有趣且自由度很高的玩法，解决问题的宗旨是“给什么样的user推荐什么样的item”，当然这里的user和item概念可以互换或升华。工业上不同企业所用的推荐系统架构也不尽相同，本文介绍的是一套工业上比较基础的三层式架构：召回+排序+过滤。零基础朋友们也别慌，本文会通俗介绍所有概念，下一篇文章再讲解代码实战，欢迎大佬们指出不足之处！ 目录前言推荐的定义推荐的架构二级目录三级目录 推荐的定义 狭义上的推荐： 给用户(User)推荐项目(Item)，挖掘用户可能喜欢的项目展示给用
算法分析的框架
极致的专注 无限的热情
11-17 1738
对于一个算法，应该知道如何去衡量的时间效率以及空间效率。但是，现在多研究对时间效率的衡量，空间效率在硬件的快速发展下已经不是那么重要了。那如何度量时间效率呢，就是基本操作的次数。所谓基本操作的次数，举个例子来说，在一维数组里面求最大值：   public class ArrayTester2 { /** * @param args */ public static void main(Strin
推荐系统--系统架构
吴祺育的技术记录
07-16 371
这段时间公司的事情比较多，没有时间继续写推荐系统相关的内容。现在继续来学习推荐系统，这篇作为推荐系统第一阶段（不知道还有没有第二阶段）的结束篇，讲一讲推荐系统架构。 为什么将系统架构，因为之前说了，学习推荐系统主要是围绕《推荐系统实践》这本书，而这本书呢，是12年就写了，在技术的细节上，稍微是有些过时的（现在推荐系统的套路变化也不大），通过阅读，我觉得前三章内容是需要单独讲讲的，也是推荐系统里面都...
五种算法结构
qq_32663053的博客
03-28 1917
【明确所求：dijkstra是求点到点的距离，辅助数组就是源点到目标点的数组】【最简实例分析：比如思考dijkstra：假设先只有三个点】
大数据等最核心的关键技术：32个算法
java、c++、机器学习方向King
01-12 4312
http://bigdata.51cto.com/art/201701/527588.htm?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。 奥地利符号计算研究所(Rese
常用算法框架
风起时~微凉的博客
11-10 4213
1、数据结构的存储方式底层只有两种：数组（顺序存储）和链表（链式存储） 二者区别： 数组：连续存储，可以随机访问，通过索引可以快速找到对应元素，而且相对节约存储时间。正因为连续存储，必须一次性分配内存空间，扩容需要重新分配更大空间，把数据复制过去，从中间插入和删除必须移动后面的数据 链表：元素不连续，靠指针指向下一个元素位置。知道某一个节点的前驱和后驱就可以对该指针删除或者插入新元素。由于不连续，无法通过索引找到对应元素，不能随机访问，每个元素保存前后元素位置的指针，增加存储空间 2、数据结构的基本
算法的基本结构是什么？
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PAP
01-11 2878
算法有哪⼏种基本结构？
数据库技术大会推荐系统架构与算法专场PPT精华
综上所述，数据库技术对于推荐系统的性能有着至关重要的作用，而推荐系统架构的设计则需要充分考虑数据处理、算法效率和系统可扩展性等多方面因素。未来，随着技术的不断进步，推荐系统将更加智能化、个性化，为用户...
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