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【资料包】各大厂推荐系统实战分享合集

2021-06-17 02:47评测分析 人已围观

简介鸟哥笔记文章,...

这是我的第79篇原创

鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,

今天本来打算继续分享贝壳数据中台的推荐系统。正巧,一个朋友要推荐系统的资料,想拿去抄方案。

得,我索性把手头上的推荐系统相关的资料都整成一个合集,一共14个大厂推荐系统建设的方案ppt,作为1024程序员节日的祝福吧鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,

鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,

推荐做的事情其实就是推荐内容和用户的匹配。所以一端是内容的精加工,一端是用户的精加工,中间就是召回和排序。


虽然各大厂的用户场景都不一样,贝壳推荐的是房子,瓜子推荐的是二手车,爱奇艺推荐的是视频,但是内容和用户的匹配这个核心点是不变的。


召回算法也基本就是那几样,内容相似度、协同过滤、关联推荐等等。另外吐槽一句,公式太难了鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,


鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,

推荐系统大致的流程就是对推荐内容和用户各种打标,进行各种时效性的画像、特征工程之后,加上各种权重,上各种推荐策略,进行双方的匹配,将推荐结果进行各种排序,在加上一个托底和过滤策略,最后给到前端一个推荐内容的展示结果,以期望获得更好的转化率。


偷偷的告诉你一个小秘密:其实贝壳的推荐系统在19年就曾经分享过,资料包里也有。当时还只是3个阶段,有兴趣的同学可以研究一下。


反正推荐我也不专业,就不继续叨叨了。14份资料已经给您准备好了!

后台回复“推荐系统”即可下载所有文档。你看我这么诚意满满,是不是可以给我点个赞再走呀?鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,比心~~~


强烈推荐以下几篇文章,内容比较干:

  • 4贝壳智能推荐平台建设实践

  • 爱奇艺推荐中台探索与实践-张时骏

  • 搜狗信息流推荐算法综述

  • 瓜子二手车个性化推荐的挑战与应对

鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,

配合以下文章享受更佳






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我需要你的点赞,爱你哟鸟哥笔记,数据运营,大数据架构师,

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