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自动化构建用户及物料画像本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分，也就是离线自动化构建用户和物料的画像，这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径，由于我们的物料是通过爬虫获取的，所以还需要对爬取的数据进行处理，也就是构造新闻的画像。对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中，对于在系统中产生了行为的用户，我们还需要定期的更新用户的画像（长短期）。下面分别从物料侧和用户侧两个方面来详细解释这两类画像在系统中是如何自动化构建的。物料侧画像的构建新物料来源首先要说的就是

Scrapy的简介与安装Scrapy 是一种快速的高级 web crawling 和 web scraping 框架，用于对网站内容进行爬取，并从其页面提取结构化数据。spiderspider是定义一个特定站点（或一组站点）如何被抓取的类，包括如何执行抓取（即跟踪链接）以及如何从页面中提取结构化数据（即抓取项）。换言之，spider是为特定站点（或者在某些情况下，一组站点）定义爬行和解析页面的自定义行为的地方。XpathXPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，XPath 可用来在 XM

MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展，因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。MongoDB语法（比如增删改查，排序等），从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征MongoDB简介MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成

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ubuntu 18[Mysql 安装与基础][MongoDB 安装与基础][Redis 安装与基础]

0 linux 走通流程python环境创建conda虚拟环境: conda create -n RL --clone base安装依赖文件: pip install -r requirements.txtubuntu数据库环境（对应机子百度）安装 Mysql 基础安装 MongoDB安装 Redis基础ubuntu前端环境配置安装node, 推荐安装v8.17.0版本(已经放到了项目目录中)安装前端环境依赖:npm install -g cnpm --registry=h

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对目标函数系数作敏感性分析，目的是得到（ A ）。A. 最优解不变时单个目标函数系数变化时的变化范围B. 最优解不变时多个目标函数系数变化时的变化范围C. 最优解D. 最优值对于一生产计划问题，得到下列求解报告，说法正确的是（ C ）。 Row Slack or Surplus Dual Price

一般形式客观或主观限制条件下 寻合理分配有限资源 是指标达到最值 属于运筹学 运筹学-最优化模型三要素： 决策变量-decision bariable 目标函数-objective function 约束条件-constraints 1. 可行域 2. 可行解 3. 最优解 4. 全局最优解 5. 局部最优解 6. 最优值分类按约束1。无求解