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c****2 2018-07-10
性化推荐(
背景介绍 在网络技术不断发展和电商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这难题,性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。性化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,性化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]般被认为是性化推荐系统成为相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了性化推荐系统十几年的发展方向。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大
智能运维平台:提供对AI能力的支持,如:统的数据服务(运维知识库)、运维开发框架,以及给AI策略实验和运行的运维策略框架等。 故障自愈机器人:针对单业务场景进行平台化抽象,使之成为基础服务,基于AIOps平台研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 平台研发工程师负责运维平台及基础组件的研发与建设。 在传统运维场景中,平台研发工程师负责平台、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对运维的场景中,会覆盖运维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部分平台是运维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态息转换为大数据,机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维平台,三大平台的建设和实施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求平台研发工程师具备大数据、机器学习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等系列大数据和机器学习平台架构能力。
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