实践应用_德仔网

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前，将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方

很多公司在采集数据时，会采集到很多脏数据，比如模拟器刷量、羊毛党刷量。如果未做反作弊识别，很难将这部分数据过滤掉；另外一方面，在采集数据时，没有做到标准化、规范化上报。那么在做数据

移动互联网技术的快速发展，移动终端的广泛普及，催生了大数据技术。今天，无论是个人的日常生活，还是企业的业务发展，都和数据密切相关，大数据技术正成为新发明、新产品和新服务的创新源泉。

所谓“数据驱动”,就是企业内部运转的一个接一个的“数据循环”,通过数据分析和价值发现改善客户、产品、基础设施、盈利方式等核心环节,形成独特的竞争优势,最终实现整个企业乃至供应链的快速运

产品经理最开始之前考虑的更多是在核心竞争力上，那个时候可能用的更多是左上角。但是逐渐，可能会挪到右下角，作为产品，能否给公司挣到钱。也可能，是在中间，公司内部团队、对外合作公司，哪

供应链充满了不确定性。如果企业想减少可能的风险，并与零售商和客户建立良好的关系，则需要再次进行数据分析。在供应链中，大数据应用围绕着可追溯性、采购和仓储三个主要孤岛开展。

价指标体系是指由表征评价对象各方面特性及其相互联系的多个指标，所构成的具有内在结构的有机整体。”简单来说，就是将统计指标系统性的组织起来。指标体系是由指标和体系两部分组成。指标主要

这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。

数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备

要能做用户行为的分析，就需要有一套用户行为数据采集、传输、处理、分析的基础设施，而埋点和分析平台就是在做这件事。业界大多产品都是通过嵌入到多个终端的SDK来采集用户行为数据，而后续的

数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备

14年接触到“指标体系”这个词，一脸懵逼，当时还停留在离散的报表需求阶段，不能明确说出什么就是指标体系。发展到现在，做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总

随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信、手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、

大数据是我们无法避免的流行语，但这是有充分的理由的：它正在改变很多企业的运营方式，并将继续改变，尤其是在供应链领域。

企业怎样才能正确认识和利用推荐系统来拓展业务？本文对推荐的本质和实现思路进行了深入的探讨，并介绍了网易严选的推荐系统实践，让您充分领略个性化推荐的魅力。