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实施推荐系统过程中遇到的坑
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从玄学走向科学:AB测试驱动的科学增长
随着互联网产业的发展,AB实验借着互联网科技公司的发展的大潮,不断发扬壮大。从远在太平洋彼岸的苹果、爱彼迎、亚马逊、脸书、谷歌、领英、微软、优步等硅谷弄潮儿,到国内的BAT巨头、以及字节跳动等科技公司,都在高频使用AB实验协助决策。早在2000年左右,谷歌工程师首先将AB实验应用在互联网产品的迭代测试中。
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数据库规范开发使用规范
鉴于以往各方在数据库设计和使用方面的经验总结,本规范的以下内容是为了保证数据库设计及使用的质量,规范数据库设计及使用习惯,从而提高程序开发效率,提升平台服务质量。长期坚持并严格遵守规范,从长远来看,于公于私都是双赢的事情。
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2023-01-18
推荐系统:基于内容的过滤
上一篇文章我们介绍了[推荐系统:ARL(关联规则学习)](https://mobotstone.com/archives/tui-jian-xi-tong-arl-guan-lian-gui-ze-xue-xi-),可以通过关联规则挖掘算法Apriori来实现关联规则推荐系统,今天我们来聊聊如何通过基于内容的过滤来实现推荐系统。 基于内容的过滤是用作推荐系统的另一张常用方法之一。内容的相似性是根据产品元数据计算的,它提供了制定推荐的选型,推荐与用户过往购买过的产品相关性最相似的产品。 元数据代表产品/服务的特性。例如,一部电影的导演、演员、编剧;作者、封底文章、书籍的译者或产品的类别信息。(别问我为什么用国外的数据)
2023-01-18
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