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heidisql 源码分析解读多为博客翻译，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app网页制作源码内容组合，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，论坛带商城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，鹿鼎记手游源码模型非常简洁，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98k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？

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       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。