Netflix的个性化和推荐系统架构

Netflix的个性化和推荐系统架构
Netflix的个性化和推荐系统架构

Netflix的个性化和推荐系统架构

最近在研究个性化和推荐系统架构,但是这方面的中文内容并不多见,好不容易找到了一片介绍Netflix的个性化和推荐系统架构的文章,不敢独享,大家一起学习。

Netflix的工程师Xavier Amatrain和Justin Basilico在官方博客发布文章,介绍了自己的个性化和推荐系统架构。文章开头,他们指出:

要开发出这样的一个软件架构,能够处理海量现有数据、响应用户交互,还要易于尝试新的推荐方法,这可不一点都不容易。

接下来,文章贴出了他们的系统框架图,其中的主要组件包括多种机器学习算法。

他们这样解释其中的组件和处理过程:

对于数据,最简单的方法是存下来,留作后续离线处理,这就是我们用来管理离线作业(Offline jobs)的部分架构。计算可以以离线、接近在线或是在线方式完成。在线计算(Online computation)能更快地响应最近的事件和用户交互,但必须实时完成。这会限制使用算法的复杂性和处理的数据量。离线计算(Offline computation)对于数据数量和算法复杂度限制更少,因为它以批量方式完成,没有很强的时间要求。不过,由于没有及时加入最新的数据,所以很容易过时。个性化架构的关键问题,就是如何以无缝方式结合、管理在线和离线计算过程。接近在线计算(Nearline computation)介于两种方法之间,可以执行类似于在线计算的方法,但又不必以实时方式完成。模型训练(Model training)是另一种计算,使用现有数据来产生模型,便于以后在对实际结果计算中使用。另一块架构是如何使用事件和数据分发系统(Event and Data Distribution)处理不同类型的数据和事件。与之相关的问题,是如何组合在离线、接近在线和在线之间跨越的不同的信号和模型(Signals and Models)。最后,需要找出如何组合推荐结果(Recommendation Results),让其对用户有意义。

接下来,文章分析了在线、接近在线和离线计算。

对于在线计算,相关组件需要满足SLA对可用性和响应时间的要求,而且纯粹的在线计算在某型情形下可能无法满足SLA,因此,快速的备用方案就很重要,比如返回预先计算好的结果等。在线计算还需要不同的数据源确保在线可用,这需要额外的基础设施。

离线计算在算法上可相对灵活,工程方面的需求也简单。客户端的SLA响应时间要求也不高。在部署新算法到生产环境时,对于性能调优的需求也不高。Netflix利用这种灵活性来完成快速实验:如果某个新的实验算法执行较慢,他们会部署更多Amazon EC2实例来达成吞吐处理目标,而不是花费宝贵的工程师时间去优化性能,因为业务价值可能不是很高。接近在线计算与在线计算执行方式相同,但计算结果不是马上提供,而是暂时存储起来,使其具备异步性。接近在线计算的完成是为了响应用户事件,这样系统在请求之间响应速度更快。这样一来,针对每个事件就有可能完成更复杂的处理。增量学习算法很适合应用在接近在线计算中。

不管什么情况,选择在线、接近在线、还是离线处理,这都不是非此即彼的决策。所有的方式都可以、而且应该结合使用。…… 即使是建模部分也可以用在线和离线的混合方式完成。这可能不适合传统的监督分类法(supervised classification)应用,因为分类器必须从有标记的数据中批量培训,而且只能以在线方式使用,对新输入分类。不过,诸如矩阵因子分解这样的方法更适合混合离线和在线建模方法:有些因子可以预先以离线方式计算,有些因子可以实时更新,创建更新的结果。其他诸如集群处理这样的非监督方法,也可以对集群中心

进行离线计算,对集群节点进行在线作业。这些例子说明:模型训练可以分解为大规模和复杂的全局模型训练,以及轻量级的用户指定模型训练或更新阶段,以在线方式完成。

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告 课程名称系统分析设计与开发方法 课题名称个性化推荐系统的分析与设计 专业信息管理与信息系统 班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲 指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1.设计内容: 见附录 2.设计要求: 1).设计正确,方案合理。 2).界面友好,使用方便。 3).建模语言精炼,结构清晰。 4).设计报告4000字以上,含建模语言说明,用户使用说明,UML建模图。 5).上机演示。 二、进度安排 第十七周星期四下午:课题讲解,查阅资料、系统分析 星期五上午:总体设计、详细设计 第十八周星期一:建模,上机调试、撰写课程设计报告 星期二下午:答辩 附: 课程设计报告装订顺序:封面、任务书、目录、正文、评分、附件(A4大小的图纸及程序清单)。 正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题:个性化推荐系统的分析与设计 一、问题描述: 对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计,对购物流程进行分析,对购物中关键环节进行设计,实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。 二、功能要求: 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告,说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图;及组件图和配置图) 三、建模提示: 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。 四、其它 对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后,完善系统的其它功能,特别是售后以及客户关系管理。

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 张永锋 清华大学计算机系人工智能研究所 zhangyf07@https://www.360docs.net/doc/5712601384.html, 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间,但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统,所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等,这依赖于具体的应用领域,推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助,或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类不断增长,用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同,以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源,推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献:一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想,二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms),虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中,其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出,主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3],基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然,基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展,这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向,这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前,推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中,比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上,大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台,都不同程度地集成了推荐算法,如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示,亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

推荐系统代码结构

代码结构 从源码来看,EasyRec纵向采用三层架构模式(展现层、业务层和持久层),横向采用模块化(核心模块,插件模块,特定领域模块及推荐模块等)。可以清晰的了解到,EacyRec 的分层很清晰,下面是我理解的模块结构图。 Easyrec代码框架很清晰,目前项目由八个部分组成。 1 上下文组件(Content) 这一模块包含商品关联规则的生成器,随Web应用一起发布并预装的生成器。目前,关联规则生成器是唯一预装的生成器,并作为推荐系统的离线生成器的服务组件。 2核心组件(Core) 这一模块是推荐系统Easyrec的核心包,它包含了系统所有的数据模型对象、数据访问和基本数据服务的相关的所有类。基本的数据服务包括:ActionService、ItemAssocService、RecommenderService和RecommendationHistoryService。在这个模块中所有的类与接口都提供了最一般的方法,对特定信息域,如动作与项目对象,能进行不同的参数化。

3域组件(Domain) 为了对特定领域的内容分离,引入这个包。域组件包提供了为一个通用领域提供服务和数据库访问的类,如象音乐领域这样的特定领域。同时为集成对评价动作信息,提供对第三方数据进行访问的附加接口与实用工能类。 4插件API接口包(Plugin API) 插件API接口包提供推荐系统Easyrec插件开发的基础。它提供了实现推荐系统插件所需的所有接口。是所有插件的父类,定义了扩展插件需要实现的接口。 5插件容器(Plugin Container) 插件容器提供插件执行的框架。. 6插件组件(Plugins) 插件组件包本身就是一个父模块,同时也是目前easyrec支持的多个插件的集合。 7功能组件包(Utils) 功能组件包包含推荐系统Easyrec中其它模块所需要使用的功能类。 8 Web组件(Web) Web模块是对推荐系统的各种Web服务方法的扩展,从而为各个领域提供模型对象,数据访问类和服务。另外“idmappingservice”允许将外部的字符串IDS到内部的整数ID映射;h 此外,“authenticationservice”管理几个商户的对Web服务方法的授权访问。

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义,国内外研究现状,同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统;推荐算法;个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统(Information Filtering),推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息,可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目,进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣,根据推荐算法,并对用户进行产品推荐。事实上,推荐系统不仅局限于单向的信息传递,还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成:收集用户信息的行为记录模块,分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块,其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配,同时使用相应的推荐算法进行计算筛选,找到用户可能感兴趣的推荐对象,然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期,推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果,在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展,推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会,其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展,来源于Web210技术的成熟。有了这个技术,用户不再是被动的网页浏览者,而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括:(1)推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究;(2)推荐质量研究,例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐,推荐系统的推荐质量难以保证;(3)多种数据多种技术集成性研究;(4)数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题,基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注;(5)由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好,涉及到用户隐私问题,如何在提供推荐服务的

大数据与教学方式的转变

千百年来,知识载体的变化,决定了知识本身的价值。简牍时代,知识被教师垄断,师生的等级观念由此诞生;印刷时代,知识变得廉价,教师的作用变成讲授服务;信息时代,知识更容易获取,教师成为学生的朋友和教学过程信息服务的组织者、主持人和教练。数据挖掘和数据分析软件可以阶段测验学生表现,帮助教育者研究能够预测其效果的学习模式。面向服务、面向创新和面向过程成为教育的重点,云和大数据为基础的教育资源共享、教育模式语言与教育空间设计、学生个性和天性培养成为教育发展趋势。信息时代大量的知识创造和服务业的兴起,行业技能专能和社区教育,将不断壮大发展。高等院校的教学模式、教学定位等都将有很大的变化,推动高校不断创新,成为新知识的生产中心,而不是旧知识的传播中心,催生良好的管理和其他增值服务。教育技术的演进 教育经历了PC时代的数字化教育(传统的板书变成了P PT投影)、互联网时代的社会化教育(知识的获取更加便利和普及,知识传播更加迅捷)、移动互联网时代的范在化教育(教育不再受时间和空间的限制),现在进入了大数据时代的个性化教育(视频将作为知识传播的主要载体)。传统网络教育、远程教育、网上学堂只是把教育教学转换为视频,通过网络传播,使学生异地学习,只是学习内容的网络化跨地域化。

大数据教育依托网络技术和大数据分析,将有更多的教育手段、要求、方式和内涵等,更注重学生的因材施教、个性化培养、突出个体差异化发展和成功。哈佛、MIT、斯坦福、耶鲁、普林斯顿、伯克利、宾夕法尼亚大学等纷纷把自己的课程免费上网。新一代的在线学习平台和过去的重要区别,在于增加了行为评价和学习诱导的成分,向全世界开放,让最多的学习者在上面学习、使用,同时可以收集最多的数据,使用、研究、分析学习者的行为模式。 未来大部分的老师,是课堂的组织者、学习的引导者、学生学习行为的分析者,而不是知识的讲授者。网络、视频和智能软件,为每一个学习者搭建起一个学习情境,对学习者的学习过程和行为提供持续性的诱导、评价和支持,帮助其培养科学有效的学习方法和习惯等。数据在网上自动整合和跳转,向学生推送学校信息和建议。学生可以和其他学习者交流互动,寻求有效帮助。普适计算的浪潮,网络终端将无处不在,学生可以在任何可以联网的地方学习,而到学校去,则主要是做作业、答疑、讨论、考评等。大数据时代使人们接收知识更加方便了,但是就和印刷术的发明和普及,使人们接触知识的机会增多了,但教师的数量并没有下降,反而升高了一样。大数据时代,对于爆炸的信息,需要很好的甄别、引导和指导,去除无用的垃圾信息,所以对于学校和教师的需求不降反升。此时的教育,主要是根据学生的兴

个性化推荐技术综述

个性化推荐技术综述 在互联网时代,各类信息层出不穷,用户往往面临着“信息过载”的困扰,难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下,根据推荐方式的不同,推荐技术大概可以分为以下几个类型: 1.协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出,该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型,一种是基于内存的协同过滤方法,另一种是基于模型的协同过滤方法,各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐,主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同,基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近,那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时,就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性,那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则,如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时,那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型(Model-based)的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型,在为目标用户进行推荐时,利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法,在数据中找出模式,并将用户与物品间的互动方式模式化。

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/5712601384.html,/journal/hjdm https://https://www.360docs.net/doc/5712601384.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学,辽宁大连 收稿日期:2019年6月19日;录用日期:2019年7月2日;发布日期:2019年7月9日 摘要 近年来,“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中,它成为了计算机相关领域中的热门词汇,同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题,计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及,信息爆炸时代接踵而至,海量的信息同时呈现,使用户难以从中发现自己感兴趣的部分,甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样,随着电子商务迅猛发展,网站在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐,被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一.推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发,代替用户去评估其从未看过的产品,使用户不只是被动的网页浏览者,而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求,从而成为发现用户潜在的消费倾向,为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下,个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断,更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于:网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录,推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月,卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher,斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月,麻省理工学院的

推荐系统的架构

本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构,其中包括一些大公司的推荐系统框架(数据流存储、计算、模型应用),可以参考这些资料,取长补短,最后根据自己的业务需求,技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西:1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等);2) 给的推荐理由;3) 数据反馈改进个性化推荐;关于用户数据的存放地方:1)数据库/缓存用来实时取数据;2) hdfs文件上面; 抽象出来的三种推荐方式 图2

图3 图3中,推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类,例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法,推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的),然后融合推荐结果(人工规则+模型结果),融合方式多样的,有线性加权的或者切换式的等 图4 图4中,A模块负责用户各类型特征的收集,B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的,B模块的输出推荐结果用来C模块的输入,中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品,非候选物品,业务方提供的物品黑名单等),排名模块也根据预设定的推荐目标来制定,最后推荐解释的生成(这是可能是最容易忽视,但很关键的一环,微信的好友推荐游戏,这一解释已经胜过后台的算法作用了) HULU的推荐系统

总结:这个也就跟图3有点类似了,葫芦的推荐系统,至少在他blog中写的比较简单。更多的是对推荐系统在线部分的一种描述,离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中,供推荐系统在线部分调用。系统的整个流程是这样的,首先获取用户的行为,包括(watch、subscribe、vote),这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。同时这些行为也会产生对应的topic,系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。两种数据进行混合,然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程,最后生成用户看到的推荐数据。 淘宝的推荐系统(详细跟简单版)

大数据在教学管理中的运用讲课稿

大数据在教学管理中 的运用

精品文档 大数据在教学管理中的运用 随着大数据时代的崛起,云数据时代的来临,大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战,教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段,特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始,真正的将大数据完美地应用于教育,造福于教育,仍然有很长的路要走,这需要我们共同的努力! 一、何为大数据 《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏,讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯,同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。 二、大数据对教学的影响 中国原始社会时期,“燧人之世,天下多水,故教民以渔”,“宓羲氏之世,天下多兽,故教民以猎”,法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异,事异则备变”的观点,足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中,大数据除体现传统数据的所有宏观功能外,还能收集分析详尽的微观个性化数据,大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况;大数据用于调整教育行为与实现个性化教育;传统数据来源于阶段性的,针对性的评估,其采样过程可能有系统误差;大数据来源于过程性的,以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通,易获得;大数据挖掘需要的人才,专业技能以及设施设备要求较高,并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者,唯有掌握良好的“冲浪”技术,转变教育思想,及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学,提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展,科技的日新月异,以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑,大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分 收集于网络,如有侵权请联系管理员删除

今日头条公司岗位需求招聘信息

“今日头条”是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品,是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。“今日头条”第一个版本于2012年8月上线,截止2014年1月,“今日头条”已在为超过8000万忠诚用户服务,每天有近千万的用户在头条上找到让他们了解世界,启发思考,开怀一笑的信息,并活跃地参与互动。我们是一支拥有丰富创业和成熟公司经验的靠谱团队,聚集了来自一流学校和公司的顶尖人才。公司处于高速发展期,在创立一年之内,已成功获得了顶级VC 和华尔街投资银行家的数千万美元的风险投资。 我们崇尚简单,始终关注用户需求,热衷于把从用户界面上的每一个细节体验到后台的海量数据处理都做到极致;我们推崇在轻松,快乐的环境中学习,积累,分享和成长。在这里,我们每天都在创造价值,产生影响。 我们的工作地点是: 北京市海淀区知春路(离地铁站5分钟)。请在简历中注明申请职位名称, 发送至: hr@https://www.360docs.net/doc/5712601384.html, 我们为你提供的: 研发(DATA) ?推荐系统(高级)工程师?数据平台(高级)工程师 ?数据分析(高级)工程师 ?基础架构(高级)工程师

? 数据抓取和处理(高级)工程师 ? 文本分析与挖掘(高级)工程师 ? 数据分析与挖掘(高级)工程师 ? DevOps (高级)工程师 研发(WEB) ? WEB 工程师 ? 高级WEB 工程师 ? WEB 前端工程师 研发(客户端) ? iOS(高级)开发工程师 ? Android(高级)开发工程师 研发(运维) ? IT 工程师 ? 高级运维工程师 ? 系统工程师 ? 高级/资深系统工程师 产品 ? 移动应用产品经理 ? 高级产品经理(文章推荐引擎基础品质) ? 产品经理(资讯类产品数据分析,需求调研) ? 产品经理(娱乐类产品数据分析,需求调研) ? 产品助理 ? 产品实习生 ? 广告产品经理 ? UI(高级)设计师 产品合作与市场 ? 市场总监 ? PR 经理 ? 渠道合作 ? 活动策划 ? 产品合作 商业化 ? 广告销售代表 ? 广告产品助理 运营 ? 内涵段子产品运营专员 ? 用户运营实习生 ? 用户运营经理 ? 信息审核专员 ? 编辑 财务 ? 财务总监 ? 高级财务经理 法务 ? 法务助理 人力资源 ? 招聘经理/专员 数据平台(高级)工程师

个性化推荐算法概述与展望

个性化推荐算法概述与展望 近年来,随着网络信息技术的不断发展与进步,网民数量激增,网络覆盖率日益增高。互联网行业发展迅速,购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代,网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中,它成为了计算机相关领域中的热门词汇,同时它也是研究人员急待解决的重要问题。 为解决信息超载的问题,计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法,力求降低用户的信息检索难度,为用户提供最优的个性化推荐结果。在汉斯出版社《数据挖掘》期刊中,有论文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述,并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历,对未来个性化推荐算法的发展提出期望。 基于信息超载的情况,个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”,采集并分析用户的网络行为与消费偏好,根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活,对于用户而言,不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼,对于商家而言能够更好地分析用户行为,提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。 个性化推荐方法分为协同过滤推荐、基于内容的推荐以及混合推荐。协同过滤推荐主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为,对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。基于内容推荐是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录,确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。混合推荐算法来提高推荐结果的准确程度,是为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度,研究者将两种

“基于大数据的个性化精准教学模式创新研究””专项课题实施方案

“基于大数据的个性化精准教学模式创新研究””专项课题 实施方案 一、课题参与对象 各区域有关教育管理机构、教育信息化推进部门、教研部门和学校均可报名参与。 二、时间安排 课题开展时间:2018年7月1日—2020年6月30日 课题申报时间:2018年7月1日—2019年6月30日 成果评审时间:2020年4月1日—4月30日 课题结题时间:2020年5月1日—6月30日 三、研究内容与方向 主要研究内容包括但不限于以下方向: 1.精准教学的理论方法研究 2.基于大数据的精准教学模式构建 3.大数据环境下教学资源库建设 4.精准教学对学生学习行为数据的测量与记录 5.翻转课堂中的精准教学模式研究 6.大数据促进学科精准教学和管理 7.基于大数据的学习行为与学习成效分析 8.精准教学的评价指标体系研究 四、课题要求 (一)总课题组对子课题参与形式的要求: 1.有关教育管理机构、教育信息化推进部门、教研部门参与方式的要求: (1)组织区域内学校参加总课题组研究活动; (2)确定子课题和研究方向并围绕子课题的研究内容开展研究和培训活动;

(3)组织课题校开展对外观摩与示范课,在课题组的指导下,培养一批学科信息化教学专家,形成典型的应用推广案例。 2.学校参与方式的要求: (1)要求学校主管教学或教研的负责人担当子课题负责人; (2)参与课题学校组织有关教师积极参与课题研究活动,具体包括参加课题会议研讨、开展示范观摩课,并围绕子课题研究内容开展专题教学活动和教学反思; (3)每位参与教师至少每学期提供一份有关课题研究的论文和课例。 (二)总课题组对子课题的指导: 1.协同专家、各地区优秀教研员在课题研究、课题进程、课题总结等环节给予指导,每个子课题指定1-2名专家负责; 2.组织课题研究的先进经验和典型案例交流活动; 3.组织专家团队开展面向一线教学实践的专题咨询指导服务; 4.搭建面向全国的科研成果发布和发表平台,促进区域、学校的均衡发展和教师的专业化成长。 (三)课题成果形式: 总课题组将提供专门的教研、教学等网络技术平台用于课题校进行课题研究、发布和展示课题研究成果,并围绕项目研究主题组织研讨会。课题研究成果由教育部教育管理信息中心组织专家进行评定,颁发课题成果认定证书。课题研究论文将推荐至国家级期刊发表或结集出版。 五、课题申报流程: 1.课题申请单位在课题网站(http://************)下载填写课题申请书,按要求填写,打印并加盖公章后,提交到总课题组邮箱(邮件地址:**********@*************)。一期截止时间:2018年11月30日;二期截止时间:2019年4月30日;三期截止时间:2019年6月30日; 2.总课题组将在收到课题申报意向表与子课题申请书的10个工作日内回复审批意见; 3.课题申请单位收到课题立项通知后,成立子课题组,并组织开展课题研究。

今日头条运营引流推广详细文件

头条不是第一个做新闻推荐的,但是技术上今日头条有几个特别有想象力的点。 推荐冷启动c o l d s t a r t 推荐系统里面的冷启动一直是一个很大的问题。 当新用户加入时,一般需要给用户一个初始兴趣值。 比较常见的做法,比如q u o r a,z h i h u,p i n t e r e s t是让人手选感兴趣的话题;另外一个做法是给一些初始歌曲或者电影让人选喜欢或者不喜欢,然后生成一个初始值。无论哪一个做法,用户的行为数据都不足以产生高质量的推荐。 以p i n t e r e s t为例,因为主要用户是女性,所以初始值大部分推荐的内容都是女装时尚的。我大约认真p i n了两个月,才把推荐内容洗到直男的科技建筑。 而头条将微博账户和兴趣绑定在一起,所以当用微博帐号登录的时候,一开始的初始兴趣分布就和人的微博记录匹配上了。 今日头条则选择了另一种解决方案——通过对用户微博账号的分析建立一个“兴趣图谱”,即根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等来数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。社交关系、社交行为即用户和用户之间的交流状况,可以根据二者间的共同好友数、相互评论熟、@数等来做度量。泛阅读产品“今日头条”是如何基于微博兴趣图谱做个性化推荐的? 说起来很简单,做起来也并不复杂,其实头条也不是第一个做这个的。 但有意思的一点是头条主打的是泛阅读,所以,推荐即便比较一般,因为推荐的量大,用户还是非常容易在推荐的内容里找到感兴趣的。相应的,很多用类似的思路做精品阅读的,基本都做不下去。 类似的思路让我想起了o r b e u s的p h o t o t i me,人脸识别并不难,但是让用户手机上的照片圈出每一个人脸是什么人却是很大的工作量。p h o t o t i me通过导入用户f a c e b o o k上的照片作为标注结果,然后解决了冷启动。 阅读内容的原始积累 今日头条本身并没有产生新闻的媒体部门,所以将整个互联网的新闻都纳入了自己的信息源。 虽然这一块惹来很多版权纠纷,但是个人觉得并不是所有的网站都排斥被今日头条抓取了内容,因为给很多网站带去了流量。值得商榷的是网页重构,虽说提高了用户体验,但是侵犯了那些媒体公司的利益。 在法律更健全的地方,这样操作就会有风险,以a p p l e自带的股票a p p,或者y a h o o f i n a n c e,所有股票新闻都只是一个链接和标题,要老老实实链到第三方的新闻出处。 系统初审,如果系统检测出问题后,人工终审;系统监测没有问题的话直接通过。顺便给你

个性化推荐系统中的多样性综述

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/5712601384.html,/journal/sea https://https://www.360docs.net/doc/5712601384.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述 姜书浩1,2,张立毅1,2,周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 2天津商业大学信息工程学院,天津 收稿日期:2019年6月6日;录用日期:2019年6月21日;发布日期:2019年6月28日 摘要 多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一,提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法,也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作,本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。

完整的推荐系统架构设计(精)

完整的推荐系统架构设计推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。 本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块,重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。 1 架构设计概述 架构设计是一个很大的话题,本文这里只讨论和推荐系统相关的部分。更具体地说,我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。 下面介绍的是一些经过实践检验的架构层面的最佳实践,以及对这些最佳实践在不同应用场景下的分析。除此之外,还希望能够通过把各种推荐算法放在架构的视角和场景下重新审视,让读者大家对算法间的关系有更深入的理解,从全局的角度看待推荐系统,而不是只看到一个个孤立的算法。 架构设计的本质之一是平衡和妥协。一个推荐系统在不同的时期、不同的数据环境、不同的应用场景下会选择不同的架构,在选择时本质上是在平衡一些重要的点。下面介绍几个常用的平衡点。 ▊个性化 vs 复杂度

个性化是推荐系统作为一个智能信息过滤系统的安身立命之本,从最早的热榜,到后来的公式规则,再到著名的协同过滤算法,最后到今天的大量使用机器学习算法,其主线之一就是为用户提供个性化程度越来越高的体验,让每个人看到的东西都尽量差异化,并且符合个人的喜好。为了达到这一目的,系统的整体复杂度越来越高,具体表现为使用的算法越来越多、算法使用的数据量和数据维度越来越多、机器学习模型使用的特征越来越多,等等。同时,为了更好地支持这些高复杂度算法的开发、迭代和调试,又衍生出了一系列对应的配套系统,进一步增加了整个系统的复杂度。可以说整个推荐逻辑链条上的每一步都被不断地细化分析和优化,这些不同维度的优化横纵交织,构造出了一个整体复杂度非常高的系统。从机器学习理论的角度来类比,如果把推荐系统整体看作一个巨大的以区分用户为目标的机器学习模型,则可以认为复杂度的增加对应着模型中特征维度的增加,这使得模型的VC维不断升高,对应着可分的用户数不断增加,进而提高了整个空间中用户的个性化程度。这条通过不断提高系统复杂度来提升用户个性化体验的路线,也是近年来推荐系统发展的主线之一。 ▊时效性 vs 计算量 推荐系统中的时效性概念体现在实时服务的响应速度、实时数据的处理速度以及离线作业的运行速度等几个方面。这几个速度从时效性角度影响着推荐系统的效果,整体上讲,运行速度越快,耗时越少,

基于大数据分析、实施个性化教学

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5712601384.html, 基于大数据分析、实施个性化教学 作者:李昌科黄茴杰 来源:《读与写·上旬刊》2017年第01期 中图分类号:G622 文献标识码:B 文章编号:1672-1578(2017)01-0378-01 为落实"提供多元选择,促进个性学习,成就快乐童年、奠基幸福人生"的办学理念,达成"人人有才,人无全才,扬长补短,人人成才"的个性化教育目标,山东省青岛博文小学建立了学生个性化信息管理系统,通过运用信息化手段,对全校415 名学生的智能结构、学习风格进行了系统的分析研究,为每一位学生建立了个性图谱,对学生的个性化教育提出了指导意见。 1.智能结构分析 传统理论认为,人的智力由语言能力和逻辑数理能力组成,而多元智能理论认为,除语言智能和逻辑数理智能外,还包括空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际交往智能、内省智能、自然探索智能和存在智能等其它智能形式。多元智能理论为我们提供了一个全新的视角去审视我们的学生和教育,学生间的智力差别,主要在于其智能结构的不同,而面对因智能结构不同而"各具特色"的学生时,便需要因材施教,以适应学生发展需要。小学阶段是学生智力发展的关键时期,通过分析发现学生们的智能构成概貌,据此构建课程体系,开设能更好满足学生需要的课程,可以从宏观方面更好地满足全体学生智能发展的需要。 多元智能理论主张学校应该与学生、家长、教师和评估专家一起参与课程设计与智能的开发应用,学生的智能结构分析可为学校改革课程结构、创新课程设置、优化课程目标、建立多元智能课程体系提供强大的数据参考,也为每一个学生的智能开发提供依据。经过统计得知,学生们认为自己在视觉空间智能和人际交往智能两项上表现突出。在被调查的学生中,有69%认为自己的视觉空间智能为强项,62%认为人际交往智能为强项,而超过50%认为自己的语言智能、肢体运动智能和内省智能等方面较为突出,表现为强项;从调查结果也可以看出,学生的存在智能和音乐智能相对较弱。该项数据分析结果,给教师的教育教学带来许多启示,例如:数据显示绝大多数学生视觉空间智能为强项,那么小学课堂教学中通过直观教学,借助多媒体课件、绘声绘色的视频资源,可以有更好的教学效果;再如,数据显示学生的存在智能相对来说较为薄弱,这与学生年龄小、阅历少、自理自立能力弱相关,因此在学校教育中就要注意加强安全、环境、道德教育的力度,开展丰富多彩的实践活动,开设相关校本课程,在校内开设各种社会化组织,帮助学生积累生活经验,发展学生的存在智能。 从一些相关数据的对比中发现,男生在数学逻辑智能、人际交往智能、存在智能这三项智能上的表现比女生更好,而女生在语言智能和音乐智能方面的表现更为突出。在数学逻辑智能和存在智能方面表现为弱项的女生人数远多于男生人数,而男生则在语言智能、音乐智能和肢体运动智能三个方面表现为弱项的人数相对较多。因此,教师在课堂教学以及实践活动中,应

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间,但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统,所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等,这依赖于具体的应用领域,推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助,或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类不断增长,用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同,以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源,推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献:一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想,二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms),虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中,其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出,主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3],基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然,基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展,这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向,这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前,推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中,比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上,大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台,都不同程度地集成了推荐算法,如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示,亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

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