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s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
比如Extmail邮系统就有企业版,Zstack云计算平台也有企业版。 个人开源都接受捐赠,最近几年他们可收了很多比特币,哈哈^_^。 总而言之,IT精英需要用开源自由交流思想,IT公司要用开源进产业发展,但IT工程师不会给全世界做义工,实际上蛋糕越大我们吃的越饱。感谢开源赐予我们食物,赞美图灵和Stallman。 4. 开源也是部门福利 有一类拥抱开源的公司——比如LinkedIn开源了Kafka、爱奇开源了Andromeda和DPVS,他们的主营业务不可能从开源牟利,他们做开源更多是技术团队的内部福利。 这些部门需要高素质的技术人才,组织有挑战的开源项目就像种下了梧桐树,更方便吸引到金凤凰。员工参与这些项目验证和增强个人能力,没参与项目也是在个有实力有美誉的技术部上班,这对技术人员是比年终奖更好的奖励。 某些技术大牛承认把内部项目开源了就能带着源码跳槽,但不开源脑子一样有代码。而这套源码依赖的环境也容易招到新牛补位,招聘高级研发的JD是千篇一律,而最佳验证源码的环境是万一挑一。
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