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每日一博 | 京东 LBS 推荐算法实践

作者:京东零售 郑书剑 1、推荐LBS业务介绍 1.1 业务场景 现有的同城购业务围绕京东即时零售能力搭建了到店、到家两种业务场景。同城业务与现有业务进行互补,利用高频,时效性快的特点,可以有效提升主站复访复购频次,是零售的重要战略方向。 1.2 名词解释 LBS:基于位置的服务(Location Based Services)。 下文LBS商品代指京东小时购商品;LBS推荐代指京东基于地理位置的推荐能力,需要考虑到附近的供给和履约能力。 B2C:直接面向消费者销售产品和服务商业的零售模式。 下文B2C商品代指京东主站商品,包括自营/pop等非小时购商品;B2C推荐指主站主流推荐能力,不需要考虑当前地理位置的供给,而是面向全国用户的推荐模式。 1.3 推荐模式 主要推荐模式集中在一下四种流量场域: 1、附近-商品推feeds推荐; 2、附近-纯门店推荐; 3、附近-门店-商品列表页推荐; 4、主站核心推荐场景lbs商品混排推荐(首页为你推荐、购物车、我的京东等); 2、推荐系统设计 目前主站核心场景从支持b2c商品推荐,b2c内容素材/聚合素材推荐拓展到更丰富的业务形式,支持lbs业务...

Python 3.12 将能够使用不共享 GIL 的解释器

自 Python 1.5(1997 年)以来,PyInterpreterState 结构就被添加到了 CPython,允许开发者在一个进程中同时运行多个 Python 解释器。然而,多个解释器在同一进程中运行时,并不能真正地相互隔离。同一进程中的解释器始终共享大量全局状态。这是很多错误的来源,随着越来越多的人使用该功能,其影响也越来越大。 造成这个情况的主要原因就是由于 GIL(全局解释器锁),这是 CPython 的一个核心特性,而为了解决这个问题就有开发者曾提出过删除全局解释器锁 GIL 的提议。除此之外,另一个显而易见的方法则是建立每一个解释器的 GIL:为进程中产生的每一个解释器建立一个单独的锁。 因此在去年 3 月,开发者 Eric Snow 就提出了一个针对每个解释器的全局解释器锁(A Per-Interpreter GIL),通过充分的隔离有助于实现真正的多核并行,其中的解释器不再共享 GIL。 Eric Snow 在提议中表示: 有了每个解释器的 GIL,CPython 将能够为在不同解释器中运行的代码实现真正的多核并行性。 经过一年多时间的讨论,日前 CPython ...

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