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塑数据库格局,阿里云发布模块化数据库Redis 4.0

17日,阿里云宣布推出全新一代模块化数据库—Redis 4.0版,重塑了数据库格局。据介绍,全新模块化数据库,打破了云数据库Redis键值存储的固化领域,同时基于硬件升级和架构优化,使其性能相比之前得到了300%的提升。阿里云云数据库技术总监蔡松露认为,传统的数据库行业定律已经被打破,融合式、兼容并蓄的数据库,将是未来行业发展的一大趋势。 具体来看,基于模块化理念所诞生的Redis 4.0版,丰富了自身在各类业务场景的使用方式,使得数据库第一次有了“集装箱”的能力。在此前需要多种类型数据库支持的功能,在模块化的Redis中,用户都可以通过“集装箱”,将Redis先前所不支持的能力融合进来。对搜索、地理定位、时序、机器学习等场景将实现更为便捷的数据存储,构建更为多元化、立体化的数据库使用方式。 性能方面,阿里云Redis

今日头条推荐算法原理首公开,头条首席算法架构师带来详细解读

▲3分钟了解今日头条推荐算法原理 今日头条资深算法架构师曹欢欢: 本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 一、系统概览 推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。 这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标? 推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的...

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