1.一文解读Twitter开源推荐系统
2.推荐系统之用户画像
3.推荐系统（优化用户体验，移动业务源码移动业务源码提升业务效益）
4.scrm系统源码有哪些比较值得购买的推荐推荐？
5.源码的作用是什么？
6.推荐系统 embedding 技术实践总结

一文解读Twitter开源推荐系统

       Twitter近期开源了其推荐系统源码，这一举措引起行业广泛关注，系统系统目前已有近个用户给予支持。移动业务源码移动业务源码然而，推荐推荐目前网络上关于这一开源系统的系统系统东方财富红点源码解读多为博客翻译，显得生硬晦涩，移动业务源码移动业务源码本文旨在系统性分享Twitter推荐系统的推荐推荐核心架构与技术细节。以下内容将从整体架构、系统系统数据、移动业务源码移动业务源码特征工程、推荐推荐召回、系统系统粗排、移动业务源码移动业务源码精排、推荐推荐混排等模块进行详细解析。系统系统

       Twitter推荐系统的核心架构涵盖了数据、特征工程和推荐系统服务Home Mixer。数据层面，涵盖了社交图、用户交互行为和用户画像数据，构成了一个庞大的异构社交网络。特征工程则重点关注社交图的预训练、聚类、社区发现等，为算法提供深度学习的输入。推荐系统服务Home Mixer，是Twitter定制的Scala框架，集成了算法工程的核心逻辑。

       召回模块是推荐系统的重要组成部分，Twitter设计了多种召回策略，包括In-Network召回和Out-of-Network召回。In-Network召回主要从关注者中检索最新、最感兴趣的推文，占比约%，使用自研搜索引擎Earlybird执行。Out-of-Network召回则通过协同过滤、表征学习等技术，从非关注者中推荐相关推文，占比约%。

       粗排阶段，Twitter采用了一个老式的逻辑回归模型，用于筛选召回结果。模型基于用户侧特征、推文特征和上下文特征进行训练，预测用户与推文交互的概率。精排则采用了一个名为Parallel MaskNet的模型，该模型通过神经网络实现，考虑了数千个特征，输出推文交互概率，实现融合排序。

       重排与混排模块则负责过滤和主页混排，提供个性化的hexo源码内容组合，如推文、广告、关注作者、Onboarding提示等。整个推荐系统每天执行约亿次，平均完成时间不到1.5秒。

       Twitter推荐系统的背后，是其核心基建，包括用于实时内容推荐的GraphJet图引擎、用于预测用户交互概率的RealGraph模型等。

       最后，值得强调的是，Twitter的开源行动体现了其对透明度的承诺，鼓励社区提交反馈和建议，共同提升推荐算法的性能，同时也保护了用户安全和隐私。这一举措不仅为社区提供了宝贵的资源，也展现了Twitter对技术开放与合作的愿景。

推荐系统之用户画像

       用户画像是对现实世界中用户的数学建模。它源于现实，高于现实。用户画像是描述用户的数据，是符合特定业务需求的对用户的形式化描述。用户画像是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的。

       标签是某一种用户特征的符号标示，用户画像是一个整体，各个维度不孤立，标签之间有联系，所以用户画像本质上就是用标签的集合来标示。每个标签在特征空间里，都是一个基向量，现实中用户画像所需的用户特征往往是成百上千的标签，所以用户画像是特征空间中的高维向量。特征空间的描述最多只能做到三维，四维就是理论上的一个存在了。基向量之间有关联（向量之间会存在一个角度），不一定是正交的。

       记录和存储亿级用户的画像，非常消耗我们的存储。随着用户兴趣的升级，支持和扩展不断增加的维度和偏好。毫秒级的更新。支撑个性化推荐、广告投放和精细化营销等产品。

       明确问题：是要解决分类问题，还是回归问题，是要确定用户是否流失，还是预测下一个月的销量。追求需求和数据的匹配：比如评估用户是否存在欺诈行为或流失，都是需要了解用户的用卡习惯。明确需求：比如风险评估，hustoj 源码用户流失都是分类问题，0和1。而聚类问题是对这一批数据未知，不知道把它分成几类。数据集成、数据冗余、数值冲突：数据是多种多样的，可能是微服务的数据，第三方传过来的，等等这些数据都不是很规范，需要进行预处理。数据采样：保证数据综合的覆盖所有可能出现的情况。数据清洗、缺失值处理与噪声数据。

       特征概述，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征是对所需解决问题有用的属性。特征的提取、选择和构造：针对所解决的问题选择最有用的特征集合。通过相关系数等方式来计算特征的重要性（人工筛选、算法（随机森林）、PCA自动降维）。

       特征提取：业务日志、WEB公开数据抓取、第三方合作。特征处理：特征清洗、特征预处理（值处理、特征选择、特征组合、降维）。特征监控：指标：时效性、覆盖率和异常值。可视化和预警：仪表盘监控。

       统计问题：平滑处理一些稀疏问题，归一化处理数据，降低数据处理复杂度。分类问题：二分类和多分类的算法选择。回归问题：常用的算法有ALS、Lasso、Ridge、回归树。聚类问题：Kmeans等。语义分析：涉及到分词、LDA等。高维偏好：降维可使用协同过滤里ALS、Slope算法。

       常用模型实例，通常一个问题的解决需要尝试2~3种算法，但是最终可能选择其中的一种来上线（AB测试）。逻辑回归一般效果还不错，瓜子源码模型非常简洁，而且效率很高，最重要的一点是适合并行的分布式处理，所以逻辑回归是用的非常多的非常简单高效的一种算法。

       架构概述图如下：数据采集—>数据预处理—>数据存储—>离线和实时计算—>存储模型到hive/hbase/redis—>针对不同问题选取不同算法—>结果推送给mysql/redis—>可视化输出。辅助监控系统：Ozzie:任务调度，Nagios：预警，Ganglia:总体集群的监控。

       详细架构图如下：需求：性别预测问题。数据：数据1：用户使用APP的行为数据，数据2：用户浏览网页的行为数据。数据挖掘常见问题中的哪一类，分类、聚类、推荐还是其他？分类。数据集规模，数据集是否够大？分类需要大的数据集。问题假设，所提供的数据是否满足所解决问题的假设？男女行为不同的数据。预处理后的数据如下图：表1特征工程，单个特征的分析，多个特征的分析。表2特征工程，典型的文本数据：网页->分词->去停用同->向量化。选择算法和模型考虑的因素：训练集的大小，特征的维度大小，所解决问题是否是线性可分的，所有的特征是独立的吗？需要不需要考虑过拟合的问题？对性能有哪些要求？选择算法和模型：LR，Ensemble方法。评估方法：混淆矩阵——PR,ROC,AUC。

推荐系统（优化用户体验，提升业务效益）

       随着互联网的发展，推荐系统已经成为了各大互联网企业的重要组成部分。推荐系统通过分析用户的行为数据、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的内容，从而提升用户体验，增加用户黏性，提高业务效益。本文将介绍推荐系统的基本原理、操作步骤以及优化方法。

       一、推荐系统的基本原理

       推荐系统的基本原理是通过分析用户的行为数据、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的内容。推荐系统可以分为基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐两种。基于内容的推荐是根据用户的历史行为数据，分析用户的兴趣爱好，为用户推荐与其兴趣相关的内容。基于协同过滤的推荐是根据用户的历史行为数据，分析用户与其他用户的sqlsession源码行为数据，为用户推荐与其相似的用户喜欢的内容。

       二、推荐系统的操作步骤

       1.数据采集：推荐系统需要收集用户的历史行为数据、兴趣爱好等信息，这些数据可以通过用户访问网站、搜索关键词、购买商品等行为获取。

       2.数据预处理：推荐系统需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等操作，以保证数据的准确性和一致性。

       3.特征提取：推荐系统需要从预处理后的数据中提取出有用的特征，包括用户的性别、年龄、地区、购买历史、浏览历史等信息。

       4.模型训练：推荐系统需要选择合适的算法，对提取出的特征进行建模和训练，以得到一个能够准确预测用户兴趣的模型。

       5.推荐生成：推荐系统需要根据用户的历史行为数据和模型预测结果，为用户生成个性化的推荐内容。

       6.推荐展示：推荐系统需要将生成的推荐内容展示给用户，以便用户进行选择和交互。

       三、推荐系统的优化方法

       1.数据质量：推荐系统的数据质量对推荐效果有着重要的影响，因此需要保证数据的准确性和完整性。

       2.算法选择：不同的算法适用于不同的场景，需要根据具体情况选择合适的算法。

       3.模型训练：模型训练需要充分利用数据，采用合适的参数和技术手段，以提高模型的准确性和泛化能力。

       4.推荐展示：推荐展示需要考虑用户的交互习惯和心理需求，以提高推荐的点击率和转化率。

scrm系统源码有哪些比较值得购买的？

       ECCRM值得购买。点击了解产品

       scrm系统源码选择的标准：

       1、源码安全，质量高

       随着互联网的不断流通，有很多scrm系统源码在网上流通，并被不少人修改和使用，所以导致这些scrm系统源码的质量和安全性都非常差。

       企业要想得到更好的scrm系统搭建效果，还是建议去选择正规、可靠的scrm系统源码，这样安全性和scrm系统定制质量都更加有保障。

       2、服务商服务情况

       服务商能够提供专业服务，这是非常重要的一点优势。因为很多企业自己并不懂技术，基本上都是靠服务商提供的技术和运营支持来搭建scrm系统的。

       所以企业在选择scrm系统源码的时候，一定要选择响应及时，并目可以提供专业的技术运营方案的开发商，这会大大节省企业的时间成本。

       有问题欢迎咨询。EC是一款开箱即用的全场景CRM系统，利用社交化、智能化技术帮企业打通获客-成交-复购全流程，让市场、销售、客服等部门无缝连接，实现以客户为中心的一体化协同，全面提升销售业绩。目前，EC已在教育、金融、企服、科技、美业、零售等行业服务了超过3万家客户，每天有百万级销售正在使用ECCRM，为企业增加千万条商机，有数百万笔交易通过EC产生。

源码的作用是什么？

       随着移动互联网的快速发展，网站开发已成为数字化时代的必然选择。在这样的背景下，源码的质量和功能性变得至关重要。今天，我们将深入探讨一款备受推崇的精品网站源码——W隐藏通道1APP，并详细介绍其功能和特点。

       alt="成品网站源码W隐藏通道1APP：迎来斗鱼一姐，将长久进行直播！"/>

源码架构分析

       首先，让我们来了解一下W隐藏通道1APP的源码架构。该源码采用了现代化的技术栈，包括HTML5、CSS3、JavaScript等，同时结合了响应式设计，确保了在不同设备上的良好显示效果。其模块化设计使得开发者可以轻松地进行定制和扩展，满足各种需求。

功能特点介绍

       W隐藏通道1APP具有丰富的功能特点，以下是其中的几点亮点：

1. 隐蔽通道1APP支持多种登录方式：用户可以选择手机号码、邮箱、第三方登录等多种方式进行账号登录，提高了用户的便利性和安全性。

2. 定制化内容推荐：该网站源码提供了智能推荐系统，根据用户的浏览历史和兴趣偏好，为用户推荐个性化内容，提升用户体验。

3. 多样化的交互功能：通过使用现代化的JavaScript框架，W隐藏通道1APP实现了丰富多彩的交互功能，如轮播图、下拉刷新、无限滚动等，使用户在浏览网站时享受更加流畅的操作体验。

使用方法指南

       最后，我们来简要介绍一下如何使用W隐藏通道1APP的源码：

1. 下载源码：首先，您需要从官方网站或其他可靠渠道下载源码文件，并解压缩到您的工作目录。

2. 配置环境：在开始使用之前，请确保您的开发环境已经配置好，并且具备所需的依赖项和运行环境。

3. 定制开发：您可以根据自己的需求对源码进行定制开发，包括界面设计、功能扩展、性能优化等。

       通过以上简要的步骤，您就可以开始使用W隐藏通道1APP的源码，并根据自己的需要进行定制开发，实现您所想要的功能。

成品网站源码W隐藏通道1APP：探索一款隐藏通道1APP

推荐系统 embedding 技术实践总结

       在移动推荐系统的实践中，embedding技术起着至关重要的作用，它几乎无所不在，是解决推荐难题的关键。本文将分享腾讯网推荐系统中embedding技术的应用总结，以期带来实用价值。

       什么是embedding

       embedding是一种将非连续数据转换为稠密向量的表示形式，相较于传统的one-hot编码，它提供了平滑性和抽象性。想象一下，embedding是对one-hot的平滑处理，而one-hot则是对embedding的聚合操作。例如，RGB颜色模型可以用向量表示，每个维度都有明确含义，但一般embedding则是神经网络的隐层权重，具有整体意义，通过优化学习得到，不具备局部含义。

       embedding的发展历程

       自年Hinton提出embedding概念以来，word2vec的出现使得embedding在工业界初露头角。从MF矩阵分解中，embedding的影子开始显现，但当时并未明确。word2vec的诞生，使一切可embedding化，随后的item2vec, wide and weep等算法广泛应用到特征工程、画像构建和排序等环节。faiss工具解决了大规模向量检索的工程问题。

       embedding的应用实例

item embedding: 图文推荐中的item向量化，如文本embedding主要基于word2vec的衍生理论，包括静态词向量（word2vec、fastText、glove）和动态词向量（ELMo、BERT）。

img embedding: 通过ResNet和图像描述生成向量，用于识别明星、识别文字和改变风格，底层特征的学习体现了通用性和任务相关性。

user embedding: 通过用户画像和行为序列建模，早期从重要特征向量化，中期使用DSSM确保用户和item在同一向量空间，目前用BERT和LSTM处理用户行为序列。

       基于embedding的召回方法

       基于embedding的召回包括i2i和u2i两种方式，如tag2vec利用词向量，item2vec利用文章ID，通过faiss进行相似度计算和特征融合。u2i召回如uese2vec、user2vec和DSSM个性化，随着业务发展，从初级的存储策略到分群召回策略如簇召回、群画像召回等，不断优化。

       embedding的挑战与优化

       尽管embedding技术有其优点，但也面临增量更新的语义稳定性、多特征融合难题和长尾数据训练问题。为解决这些问题，阿里巴巴和谷歌分别尝试优化embedding的表示和编码结构。

现在商城系统源代码比较完善的都有哪些？授权价格都在什么价位

       现在商城系统源代码比较完善的都有哪些？授权价格都在什么价位？

       商城系统目前有ecshop，大商创，还有一款友价。

       推荐使用ecshop和友价。

       ecshop也算是老牌的商城系统了，几年的发展拥有很多插件，很容易二次开发，使用起来也很简单易懂。ecshop正版商业授权在-左右，但是网上有很多破解过的，个人使用过，感觉很方便，虽然用不了正版的插件，但是因为用的人多，所以也是有很多低价就可以购买的插件可以使用，用起来没有大问题，如果不是企业用的话，可以试试破解版。如果是商用，建议去官网购买正版授权，正版授权是永久的。正版授权支持PC、APP、小程序。

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       还有一款友价，友价适合做门户商城，收录感觉也比ecshop来的快。友价偏向于虚拟物品交易，虚拟物品交易系统完善的很全。价格在-元，但是后续有很多需要另外购买才能实现功能的插件，所以如果不是做虚拟物品交易，建议还是用上面的ecshop。友价也拥有破解版，功能上可能稍微比正版的少。商用一律建议购买正版。

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       大商创没实际用过，我就不推荐了。还有很多其他的商城系统，不过本人都没实际用过，不好评价，我接触过的电商客户们用的比较多的都是这2款。你可以自己试着看一下，如果符合你的预期可以选择，如果不符合预期，可以另行选择。

现在商城系统源代码比较完善的都有哪些？授权价格都在什么价位？

       1. 目前市面上比较完善的商城系统源代码包括ecshop、大商创和友价。

       2. 推荐使用的商城系统是ecshop和友价。ecshop作为一个老牌系统，经过多年的发展，拥有丰富的插件资源，便于二次开发，操作简单易懂。

       3. ecshop的正版商业授权价格大约在至元之间。尽管网络上存在许多破解版，但对于个人使用来说，这些破解版通常也能满足需求。然而，如果需要使用官方插件或进行企业级应用，建议购买正版授权，这样不仅能获得永久支持，还能享受多平台（PC、APP、小程序）的支持。

       4. 友价系统适合构建门户商城，其搜索引擎收录速度较快，特别适合虚拟物品交易，该领域的系统功能较为完善。其价格在至元之间，但可能需要额外购买插件以实现某些功能。对于非虚拟物品交易的应用场景，ecshop可能是一个更合适的选择。

       5. 友价同样存在破解版，虽然可能功能上略有限制。对于商业用途，建议始终选择购买正版以保证系统稳定性和支持服务。

       6. 大商创商城系统由于未实际使用，不提供推荐。

       7. 市场上还有其他许多商城系统，但由于未实际使用，无法提供具体评价。不过，根据接触的电商客户反馈，ecshop和友价是使用较为广泛的两个系统。

       8. 选择商城系统时，应根据自身需求进行评估。如果某个系统符合预期，可以选择使用；如果不符合，则应继续寻找其他合适的选项。