推荐系统常用技术&架构

因为在业界带来了巨大的用户体验价值和商业价值,最近10年推荐系统在互联网系统应用的越来越广泛。 同时因为推荐系统是一个复杂的系统工程,各个公司算法/策略都是五花八门,同时也因为新的机器学习技术的应用,推荐系统方案也是在不断演进。 本文主要总结业界目前常用的技术/架构,是为对本人自身的经验总结,也希望这方面的初学者能够得到借鉴。

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线性回归

线性回顾是最近基本的机器学习模型,它包含了机器最基本的思想。

  1. 确定学习模型和损失函数,初始化参数
  2. 损失函数的各个变量的梯度,根据学习步长产生新的变量
  3. 迭代步骤2,直到损失函数值不在缩小或者达到预定的迭代次数时, 退出循环,损失函数最小时,就是当前学习到的最优模型

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推荐系统技术解析

推荐系统解析

推荐系统&个性化

  1. 推荐系统以相关方式向用户展示商品。相关的定义是特定于产品/上下文的。
  2. 个性化个性化系统以与个人用户相关的方式呈现推荐。用户期望其体验会根据与系统的交互而改变。相关性仍然可以是特定于产品/上下文的。

互动行为

  1. 正面(评价)
  2. 负面(评价)
  3. 显式
  4. 隐式

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程序化广告流量接入流程

广告投放常规流程

Adservingfull.svg.png

SSP&ADX*DSP

header
<font color=red>Warning:</font>
Do not use in production.
endheader

title RTA

scale 800*300
sprite $bProcess jar:archimate/business-process
sprite $aService jar:archimate/application-service
sprite $aComponent jar:archimate/application-component

!includeurl Archimate.puml

'Elements'

frame "前端/需求端"{
Application_Service(AdOwner, "Advertiser") <<business-process>>
Application_Service(AdAgent, "AdAgent") <<business-process>>
Application_Service(DSP, "DSP") <<business-process>>
}

Rel_Flow_Right(AdOwner, AdAgent, "")
Rel_Flow_Right(AdAgent, DSP, "")

frame "中端/服务端"{
Application_Service(ADX_SSP, "ADX&SSP") <<business-process>>
}

Rel_Flow_Right(DSP, ADX_SSP, "")

frame "后端/落地端"{
Application_Service(Media, "媒体") <<business-process>>
}


Rel_Flow_Right(ADX_SSP, Media, "")

legend left
说明:
==
<$bProcess> :流量/资源
==
<$aService> :服务
==
<$aComponent> :组件
endlegend

广告接入类型

  1. cpt排期广告
  2. 自建广告品台
  3. 接入广告联盟
  4. 接入外部dsp

广告归因模型

点击归因

  1. 首次点击归因
  2. 最终点击归因
  3. 最终非直接点击归因

根据时间位置,周期等不同要素赋予不同比重或者比例进行归因

  1. 时间衰减归因
  2. 线性归因
  3. 基于位置归因

常用归因模型

首次点击归因和最终点击归因

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程序化广告术语概述

互联网程序化广告进些年有了飞速的发展,各种资讯/视频的头部app都有自身的广告业务,给公司带来巨大商业收益。本文整理了一些程序化交易的常用属于,权当自己的知识整理。

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python2&python3程序兼容

2to3工具

2to3一般会随python解释器一起安装,是自动转化python2代码到python3代码的脚本工具,能够解决大部分常见的python3解释器不兼容python2代码问题。

2to3工具说明

python官方中文文档

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python 基础一:基础语法和解释运行

认识python

python是解释执行的动态语言

python一般是运行解释器解析python文件(模块)来运行,或者可以通过调用(python -i)进行交互式开发(边写代码,边运行,是不是很酷?)

作为初学者,可以先通过“pip install ipython”安装ipython,然后通过调用“ipython”来启动交互界面,ipython是python交互式开发的增强工具,提供了自动补全,语法高亮的功能,可以更好的进行更好的进行交互式开发。

后面大部分提供的代码示例都可以放到ipython里演示。

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python grpc 使用

grpc 是google开发的远程通信协议,和它最相近的产品的产品是apache基金会下的thrift协议。

两者都是很优秀的通信中间件产品,拥有很好的性能,支持大多数主要语言。

相对于thrift协议,更年轻,更轻量,grpc基于http2传输协议和protocol buffer(也可以使用json)序列化协议。

这也带来相对于thrfit的优点:

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自建https站点

现在https已经成为web服务的标配了,由于完整的https部署流程需要一系列的备案申请ca的一些过程, 不适合开发人员调试https服务功能,这样创建自授权的https就很有用了。

(注:自授权的证书不会被浏览器识别为可信的证书,可以在系统中添加该ca证书为可信证书即可)

如下介绍创建自授权的https站点流程,以nginx配置为例:

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python ABC类

python的元类(metaclass)和虚基类(ABC)

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