• 这是来自Netflix机器学习系统的构建经验，Netflix是机器学习应用实战的先驱之一，曾经设立百万奖金用于奖励影片推荐系统算法。最近他们又公布了在机器学习系统的
  • Netflix 撰写了一篇激动人心的博客，讲述了在生产环境中操作推荐引擎的最佳实践。 运营一个大规模的推荐系统是一项复杂的工作：它需要高可用性和吞吐量，涉及许多服务和团队，推荐系统的环境每秒都在变化。例如，新成员或新项目可能随时来服务。新代码和新
  • 看了南方周末（www.infzm）网站，发现该网站有一个相似性阅读功能，即阅读当前文章到末尾，右下方会弹框提示一篇相似性度比较高的文章来推荐用户阅读，这个功能感觉很实用，如果自己要实现这样的功能，有什么开源的框架可推荐吗？比如Apache Mahout 等，而且可以自己定义权重，这里是否可以在发表文 icon
  • Metarank（或 METAdata RANKer）可以轻松个性化任何列表：推荐、文章和搜索结果。开发人员进行一次重新排名 API 调用，Metarank 负责 ML 功能更新、模型训练和提高点击率/转化率等目标目标。无论是银行中的反欺诈系统还是您最喜欢的在线商店中的推荐小部件。通 icon
  • 大规模构建在生产中部署的推荐系统 ，并在用户等待页面加载时在几百毫秒内提供实时请求。要构建这样的系统，工程师必须做出跨越多个移动层的决策，例如： 高级范式（如协同过滤、基于内容的推荐、向量搜索、基于模型的推荐） ML 算法（例如 GBDT、SVD、多塔神经网络等） < icon
  • 您已经在 Twitter 上看到一些人具有某种影响力，他们的推文以近乎神奇的效率获得点赞、转发和回复。但是你有没有想过这种影响力是什么？ 今天，我们将深入 Tweepcred 的神秘世界，这是计算用户在 Twitter 上的声誉的幕后服务。您无需成 icon
  • 有选择地从科技公司的工程博客中挑选了博客文章： [Meta] icon
  • 社交媒体已成为沟通和娱乐的主要平台，需要不断寻求创新方式来保持用户的参与度和娱乐性。 Instagram 是领先的社交媒体平台之一，有一个名为 Instagram Reels 的关键功能，这是一种短视频格式，旨在吸引用户的 icon