FlinkCommodityRecommendationSystem Recs FlinkCommodityRecommendationSystem(基于 Flink 的商品推荐系统) 1. 前言 系统取名为 Recs,灵感源于 Recommendation System.logo 使用在线 logo 网站制作. 作者开发该项目,是为了学习 Flink 以及相关大数据中间件.出于展示目的,使用 Springboot + Vue 开发了配套的 web. 作者有过 python + django +

Grace的前两篇文章: SAP Marketing Cloud功能简述(一) : Contacts和Profiles SAP Marketing Cloud功能简述(二) : Target Group 本文作为这个系列的第三篇,将会给大家介绍SAP Marketing Cloud里的营销活动内容设计和产品推荐这两大模块的功能. 营销负责人员通过第二篇文章介绍的步骤确定了Target Group之后,下一步就是设计活动的内容.这部分工作在Content Studio中完成. 我们可以创建不同类型

Flink产品介绍 目前实时计算的产品已经有两种模式,即共享模式和独享模式.这两种模式都是全托管方式,这种托管方式下用户不需要关心整个集群的运维.其次,共享模式和独享模式使用的都是Blink引擎.这两种模式为用户提供的主要功能也类似, 都提供开发控制台: 开发使用的都是Blink SQL,其中独享模式由于进入了用户的VPC,部署在用户的ECS上,因此可以使用很多底层的API,如UDX: 都提供一套的开箱即用的metric收集.展示功能: 都提供作业监控和报警功能. 最后,在收费模式上,共享模式和

宜信科技中心财富管理产品部负责人Bob,与大家一起聊聊个性化推荐产品功能的设计和B端产品的功能策划方式. 拓展阅读:回归架构本质,重新理解微服务|专访宜信开发平台(SIA)负责人梁鑫 智慧金融时代,大数据和AI如何为业务赋能?|专访宜信AI中台团队负责人王东 一切技术创新都要以赋能业务为目标|专访宜信数据智能研发部负责人张军 记者:Bob老师您好,首先请简单介绍一下您目前主要负责的产品,这些产品各自面向的用户及核心价值是什么. Bob:我在宜信科技中心财富管理产品部,主要负责为我们财富业务的客户

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首先观看数据: l  数据的基本特征用  describe  描述每个基本特征 l  画图画出每个特征的基本统计图 应用import matplotlib.pylab as pl  画图显示 l  关于特征值特别大的数据集  :可能对结果产生权重的等级影响  所以尽量将数据进行归一化   特征值归一化的原因: 1:看数据范围看看是否可以归一化 Aum 归一化   虽然等级已经有过归一化这个方向: l  :看看数据是否完整()  想到对后续目标的完整度处理 由于一般的模型对于空值来讲不符合模型的,

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下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor

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