【王喆-推荐系统】前沿篇-(task3)流处理平台Flink:实时推荐
栗子:2020年双十一,阿里基于 Flink,实现了数据的批流一体处理,每秒能够处理 40 亿条的巨量数据。这也是业界首次在这么大规模的数据洪峰之上,实现数据流的实时处理。实时数据流处理功能的实现,让阿里的推荐系统引擎能够在双 11 期间做出更快速的反应,实时抓住用户的兴趣,给出更准确...
Flink AI Flow 是如何把实时推荐系统里面复杂的工作流,用一个完整的工作流描述出来?
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基于 Apache Flink + Hologres 的实时推荐系统关键技术有哪些?
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实时计算Flink +Hologres 实时推荐系统的原理是怎样的?
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5 年迭代 5 次,抖音基于 Flink 的推荐系统演进历程
本文基于字节跳动推荐系统基础服务方向负责人郭文飞在 5 月 22 日 Apache Flink Meetup 分享的《Flink 在字节跳动推荐特征体系中的落地实践》整理,主要内容包括:业务背景新一代系统架构后续规划GitHub 地址 https://github.com/apache/flink欢...
Flink + 强化学习搭建实时推荐系统
如今的推荐系统,对于实时性的要求越来越高,实时推荐的流程大致可以概括为:推荐系统对于用户的请求产生推荐,用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等),推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐。这个过程中有两个值得关注的地方:这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互、互相影响的过程。推荐系统需要对用户反馈...
基于实时计算(Flink)打造一个简单的实时推荐系统
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 本文为您介绍如何基于阿里云实时计算快速搭建实时推荐系统。 背景 对个人来说,推荐系统起着信息过滤的作用;对Web/App来说,推荐系统起着满足用户个性化需求,提升用户满意度的作用。亚马逊推荐产生的成交额占其GMV的30%以上;Net...
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