5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战-低调大师

5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

2019-07-14 742

前情提要

人工智能千千万，没法落地都白干。自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后，群众们表示想看一波更加接地气，最好是那种能10分钟上手，一辈子受用的模型。这次，我们就通过某著名电商公司的公开数据集，在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统！

推荐系统大家都不陌生，早就已经和大家的生活息息相关。从淘宝天猫的猜你喜欢，到抖音快手的向你推荐，再到新浪微博的热点推荐，推荐系统让大家又爱又恨。可是这无数的推荐系统背后的原理到底是如何构成的？今天就让数据科学老司机带你一起在5块钱以内构建一个基于协同过滤的推荐系统，为你揭开数据的秘密。

常见推荐系统原理

在开始之前，我们先讲讲常见的推荐系统的原理：

基于热度的推荐系统: 最简单，但是也是最不个性化的。典型的案例就是 bilibili 的日/周/月榜
基于内容的推荐系统: 基于内容

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如何将Elasticsearch的快照备份至OSS

前言 Elasticsearch 是一个开源的分布式 RESTful 搜索和分析引擎。它可以在近实时条件下，存储，查询和分析海量的数据。它还支持将快照备份至HDFS/S3上面，而阿里云OSS兼容S3的API，本文将介绍如何使用ES的Repository-S3插件将快照备份至OSS。部署与配置首先，我们需要安装repository-s3，可以参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/7.2/repository-s3.html 启动ES，我们可以从log中看到，ES已经load了这个plugin： [2019-07-15T14:12:09,225][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [master] loaded module

2019-07-15

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2019-07-15

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