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58同城推荐系统设计与实现.pdf

发布时间：2022-06-03 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.84M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 58同城推荐系统设计与实现 摘 要 • 业务场景简介 • 推荐系统简介 • 常见推荐算法 • 推荐系统难点 • 推荐系统实现细节 TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR www.top100summit.com
    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 58同城推荐系统设计与实现 案 例 • 架构上：58同城推荐系统设计与实现细节 • 业务上：如何在招聘业务线实现简历与职 位的推荐 TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR www.top100summit.com
    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 沈 剑 沈剑，分布式领域技术专家。 曾任百度高级工程师，参与过多个百度HI 重大项目的研发。 现任58同城高级系统架构师，技术委员会 主席。负责过58同城即时通讯，支付系统 重构，摊销系统重构，数据库中间件，推 荐系统等多个系统与项目的设计与实现。 58同城优秀讲师，曾多次代表58同城作 为嘉宾参与velocity，系统架构师大会， lamper人社区，top100summit等技术会议， 分享58同城的架构技术。 TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR www.top100summit.com
    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 推荐在58招聘 业务场景 • 简历与职位的推荐 TOP 100 CASE STUDIES TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR OF THE YEAR www.top100summit.com www.top100summit.com
    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 什么是推荐？ 推荐简介 • 用户在在某个场景下对某个商品或信息 产生了某种行为，系统会对另一些商品 或信息进行推荐 • 要素： （1）用户 - user （2）场景 - scene （3）商品或信息 - item （4）行为 - action （5）系统 - recommendation-system （6）推荐结果集合 - recommendation- result / item-set TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR www.top100summit.com
    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 什么是推荐-举例 推荐简介 • 用户在58同城发布了一份简 历 • 要素： user-info：uid scene-info：entry、local、cateid item-info：jid action：post system：rec-system item-set：set TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR www.top100summit.com
    全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会 协同过滤-CF 常见算法 • 协同过滤：collaborative filtering Recommendation • 原理：用户的相似喜好进行推荐 • 举例：商家下载简历的推荐 jid1 jid2 jid3 jid4 jid5 jid6 yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes jid1000w … … … … … uid1 uid2 uid3 uid4 … uid100w TOP 100 CASE STUDIES OF THE YEAR www.top100summit.com
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