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从无到有,如何21天搭建一个推荐系统
本文来自《大数据专场:阿里云数加平台》,阿里云技术专家郑重(卢梭)题为“21天搭建推荐系统”的重要演讲。
star2017
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数据开发系列篇:大数据处理和编程实践Hadoop
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。对于我来说,最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大,而这也正好符合了分布式计算的适用场景(日志分析和索引建立就是两大应用场景)。 当前没有正式确定使用,所以也是自己业余摸索,后续所写的相关…
star2017
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1年前
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数据挖掘案例:啤酒尿布的关联算法怎么来的?
故事背景: 在一家超市中,通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似,于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话,而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实大数据案例。原来,美国的妇女通常在家照顾孩子,所 以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家…
star2017
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1年前
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这5种必知的大数据处理框架技术,你的项目到底应该使用其中的哪几种
大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
star2017
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1年前
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数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结。
star2017
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1年前
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【实战】利用MapReduce分析明星微博数据
互联网时代的到来,使得名人的形象变得更加鲜活,也拉近了明星和粉丝之间的距离。歌星、影星、体育明星、作家等名人通过互联网能够轻易实现和粉丝的互动,赚钱也变得前所未有的简单。
star2017
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1年前
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解密深度学习在智能推荐系统的实践与应用
摘要:与传统的浅层机器学习相比,深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的…
star2017
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1年前
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用数据挖掘来支持音乐创作
一年里红起来的歌曲也就那么几首,流行音乐的风尚总在变化,想要在高度商品化的流行音乐市场里赚到钱,依赖音乐人个人的天分已经很难,如果能借助QQ音乐、百度音乐这类拥有大量用户试听及其他行为数据的平台,分析出当下的流行元素,就可以创作出一些适合传播的音乐。 先来看这类音乐平台都有什么数据可以利用: 一、用户行为及评分 类型很多,学术上通常称为显式表达和隐式表达。包…
star2017
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1年前
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跟着梓晨学SQL:数据处理与事务控制
在SQL中数据操作语言主要有三种,分别为DML、DDL、DCL
star2017
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1年前
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42款好用的数据可视化工具盘点
最近有很多人问我有没有一些好用的数据可视化工具,领导催着要可视化结果,可是很多工具都不怎么好用。
star2017
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1年前
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你不需要Hadoop做数据分析的10个理由
为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情,现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。
star2017
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1年前
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三种优化方式让你的数据分析如虎添翼
摘要:融合式基础架构系统为我们提供了很多有效地进行大数据分析所需的资源,包括处理Hadoop的能力以及大规模存储能力。
star2017
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1年前
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通过深度数据挖掘做好F2P手游的三件事
在F2P手游市场中,贫富差距的现象从未如此巨大。全球每月平均有13185款新游戏进入iOS平台;22905款进入Android平台(来自Priori Data),竞争非常激烈。很多人通过数据挖掘来分析他们的游戏,从而增强玩家的游戏体验并创造更多的盈利空间。但是究竟该怎么做呢 通过深度数据挖掘,我们可以看清玩家在游戏中的一举一动,并加以收集、整理、分析。比如在…
star2017
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1年前
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管理大数据存储的十大技巧
平衡数据本地化与规模效率,这是一个鱼与熊掌兼得的话题。
star2017
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1年前
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深度学习与拓扑数据分析结合的6个惊人案例
将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的,并且还绰绰有余。
star2017
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1年前
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说到“一目了然”,数据可视化的流行应用都有哪些?
您会大量使用图表,仪表和地图(统称为数据可视化组件)来显示数字。新的数据可视化方法可以快速发展以满足各种需求,但其本质是相同的-有助于轻松理解复杂数据。它们有助于识别和区分特定的关注领域,汇总数据并集中于相关参数进行整体分析。
star2017
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1年前
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Spark性能优化指南——高级篇
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解…
star2017
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1年前
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数据驱动精准化营销在大众点评的实践
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之一,同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例,分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体…
star2017
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1年前
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沈浩老师谈如何学好数据挖掘
摘要:一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师,沈浩老师(微博@沈浩老师 )以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题,其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据分析、数据挖掘、统计分析等方面的问题,有时候真的很难仔细回答。其实,每个人都有自己的学习路径,还有自己的知识结构和期望的职业生涯,要得到一个统一的答案是困难的! 什…
star2017
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1年前
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想要成为大数据工程师需要掌握的知识(一)
对于高速发展的大数据行业来说,行业人才的稀缺目前已成为抑致行业发展的重要因素。人才的稀缺性外加上诱人的高额薪资,使得互联网行业很多技术人员纷纷想要转型进入大数据领域,成为数据科学家、大数据工程师等等。今天,我们将为大家介绍大数据工程师所需掌握的技能,让小伙伴们有个参照。
star2017
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1年前
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