用户画像作为大数据的根基，它完美的描述了一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速的分析用户行为、消费等重要信息，用户画像仓库同时也提供了足够的数据基础，让我们Qunar更好的为用户提供高价值的服务，满足用户智慧出行的需要。

[图片] 分享嘉宾：熊飞 阿里巴巴 算法工程师 编辑整理：小赵 出品平台：DataFunTalk 导读： 旅行商品推荐和实物商品推荐不管从用户维度还是宝贝维度上都具有较大的差异，不管是度假商品、门票、酒店、交通都具有较强的目的地心智。针对旅行场景的特殊性，此次分享介绍飞猪在用户旅行意图预测上的技术沉 ....

作者 Mr_miao 稿 导读：短视频Push系统是一套支持百度内多款app及多业务场景的分布式Push系统，目前支撑着好看视频，直播，度小视，好看大字版等app的推送业务，提供基于用户基本特征的个性化推送，热门活动和热点事件的运营推送，基于关注关系或订阅关系的业务实时推送等场景的支持。旨在通过个性 ....

零售电商给你推荐喜爱的日用品、新闻阅读给你推荐合口味的知识、短视频软件向你推荐你最爱的娱乐视频……自个性化推荐算法在各种软件广泛应用开来，千人千面的说辞已经被互联网用户熟稔于心。可…

作者：张相於 当当个性化推荐开发经理 86年生人，人民大学本科硕士毕业，现任当当个性化推荐开发经理。从事推荐系统、机器学习系统等方面工作，并关注互联网金融、反欺诈、风险控制等机器学…

[图片] 分享嘉宾：祝凯文 58集团 算法架构师 编辑整理：陆云卓 出品平台：DataFunTalk 导读： 58招聘业务商业化流量主要集中在推荐场景，招聘业务面向的C端求职者群体广泛，B端企业招聘职位类型丰富，由于蓝领招聘具备门槛低的特点，求职者求职意向普遍跨度较大，如何基于有限的商业候选职位做好 ....

最近，有一位网友在微博上说，推荐是不是个伪命题连续几天试用了据说很好的某头条，某资讯以及某快报，感觉逃脱不了看什么就是什么的套路。也有人说，这是Exploitation & Exploration出了问题，没有很好得Exploration导致的结果。那么，个性化推荐到底是不是伪命题呢为什么很多推荐系统过了一段时间以后就老是推荐类似的东西呢本篇文章就要…

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。

推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。

推荐系统的搭建是个复杂工程，涉及到实时计算、离线计算，以及各种数据采集、流转等，对自建推荐系统来说，更是很有困难。

母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿裤和奶粉，而且随着宝宝的长大，纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化，一般有90%的…

身处大数据时代，企业有更多的机会去了解消费者，甚至会比消费者自己还要了解自己的需求。但事实上鲜有顾客真正获得精准、贴心的个性化服务，是企业不够用心还是顾客太挑剔？个性化服务落地难的个中缘由到底是什么？身处在数据时代，企业如何快速把握消费者的个性化需求和心理预期？有了庞大数据的支撑，企业的个性化服务会变得更加靠谱、更接地气吗？ 大数据的迅速增长及相关技术的发展…

前一阵子，有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰：与卡戴珊的屁股竞争”，讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情，里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受，似曾相识。那么今天，我们不谈具体的公司具体的案例，而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不相符合怎么办”这个事情该怎么办。 记者和编辑的抱怨 你是一个…

电商分析的最终目的是收集数据，了解客户，优化产品和流程，以满足直到超越用户的期望，最终帮助企业提高市场占有率和核心竞争力。

结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。

最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享出来希望对大家有所启发

通过对高校图书借阅数据的深入分析，我们发现了更有趣的结论：学习成绩、毕业去向都与图书借阅偏好有着密切的关系。

本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化

大家好，我是来自京东搜索与大数据平台部的王超，很高兴和大家介绍京东在这次618大促中在技术方面做的较大的一个尝试，那就是在京东各大平台的主会场和首页的重要位置上，实现了“智能卖场”。

你喜欢的东西我也喜欢 我们将从推荐系统开始，开启数据挖掘之旅。推荐系统无处不在，如亚马逊网站的“看过这件商品的顾客还购买过”板块： last.fm上对音乐和演唱会的推荐(相似歌手)： 在亚马逊的例子里，它用了两个元素来进行推荐：一是我浏览了里维斯翻译的《法华经》一书;二是其他浏览过该书的顾客还浏览过的译作。 本章我们讲述的推荐方法称为协同过滤。顾名思义，这个…