小红书如何实现高效推荐?解密背后的大数据计算平台架构

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:uu快3游戏_uu快3计划_苹果版

消息队列的应用场景总结

为构建社交关系链手淘都做了啥?

加密类型以及相关算法

迎接2018杭州云栖大会,分享历届千余份技术干货大盘点——以此记录云栖社区陪你的日子

多线程 员必读书单

【最受多线程 员欢迎的图书推荐】学习知识,哪几个完后 全部都会晚,写书评,全部都会可能性获得哪几个书

作者:郭一

整理:董黎明

本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载,如需转载请发送邮件至yqeditor@list.alibaba-inc.com;可能性您发现本社区蕴含涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件至:yqgroup@service.aliyun.com 进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

下拉加载更多

嘘,别声张!阿里研究员的书单被我“偷”来了

专访阿里巴巴魏虎:揭秘阿里双11身后的全站个性化&商铺千人千面

淘宝、拼多多、小红书,所以知名的企业全部都会从1个 多多多网站开始的

可能性大家我就推荐编程技术书,请叫他看这些列表

本文整理自2019阿里云峰会·上海开发者大会开源大数据专场中小红书实时推荐团队负责人郭一先生现场分享。小红书作为生活分享类社区,目前有84000万用户,年同比增长为400%,为宜每天有400亿条笔记在发现首页进行展示。推荐是小红书非常核心且重要的场景之一,本文主要分享在推荐业务场景中小红书的实时计算应用。

微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)

凡秘APP上线身后:通过场景化服务加速生态战略布局

小红书线上推荐的流程主要能否分为三步。第一步,从小红书用户每天上传的的笔记池中选出候选集,即通过各种策略从近千万条的笔记中选出上千个侯选集进行初排。第二步,在模型排序阶段给每个笔记打分,根据小红书用户的点赞和收藏行为给平台带来的价值设计了一套权重的评估体系,通过预估用户的点击率,评估点击完后 的点赞、收藏和评论等的概率进行打分。第三步,在将笔记展示给用户完后 ,选折 分数高的笔记,

嘘!阿里大牛的书单被我“偷”来了

小红书怎样实现高效推荐?解密身后的大数据计算平台架构

【在线论坛】8位阿里技术大V,解密阿里双11身后的黑科技

接着!!Apache Flink 全领域干货合集(持续更新)

多线程 员必读书单 1.0