在从事电商做频道运营时,每到关键时间节点,大促前,季度末等等,我们要做的一件事情就是品牌池打分,更新所有店铺的等级.例如,所以的商户分入SKA,KA,普通店铺,新店铺这4个级别,对于不同级别的商户,会给予不同程度的流量扶持或广告策略.通常来讲,在一定时间段内,评估的维度可以有:UV,收订金额,好评率,销退金额,广告位点击率,转化率,pc端流量.手机端流量.客单价......等n多个维度,那么如何在这n多个维度中找到一种算法,来将我们的品牌划分到4个级别中呢?今天所讨论的K-means聚类算法是其…

负载均衡集群企业级应用实战-LVS 实现基于LVS负载均衡集群的电商网站架构 背景:随着业务的发展,网站的访问量越来越大,网站访问量已经从原来的1000QPS,变为3000QPS,网站已经不堪重负,响应缓慢,面对此场景,单纯靠单台LNMP的架构已经无法承载更多的用户访问,此时需要用负载均衡技术,对网站容量进行扩充,来解决承载的问题.scale out? scale up? 总项目流程图,详见 http://www.cnblogs.com/along21/p/8000812.html LVS详解和…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…

背景 上一期我们搭建了小米网站,随着业务的发展,网站的访问量越来越大,网站访问量已经从原来的1000QPS,变为3000QPS,网站已经不堪重负,响应缓慢,面对此场景,单纯靠单台LNMP的架构已经无法承载更多的用户访问,此时需要用负载均衡技术,对网站容量进行扩充,来解决承载的问题.scale out? scale up? 技术说明 集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能.可靠性.灵活性方面的相对较高的收益,其任务调度则是集群系统中的核心技术…

前言 传统处理超时订单 采取定时任务轮训数据库订单,并且批量处理.其弊端也是显而易见的:对服务器.数据库性会有很大的要求,并且当处理大量订单起来会很力不从心,而且实时性也不是特别好 当然传统的手法还可以再优化一下,即存入订单的时候就算出订单的过期时间插入数据库,设置定时任务查询数据库的时候就只需要查询过期了的订单,然后再做其他的业务操作 jdk延迟队列 DelayQueue 采取jdk自带的延迟队列能很好的优化传统的处理方案,但是该方案的弊.端也是非常致命的,所有的消息数据都是存于内存之中,一旦…

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X…

一.基于密度的聚类算法的概述     最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法<Clustering by fast search and find of density peaks>引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述).于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目…

密度峰值聚类算法(DPC) 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 简介 基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC).它是2014年在Science上提出的聚类算法,该算法能够自动地发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类. 该算法基于两个基本假设:1)簇中心(密度峰值点)的局部密度大于围绕它的邻居的局部密…