推荐系统学院第6期|流式计算如何应用于高维实时推荐系统场景?
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在2月27日「推荐系统学院-第5期」的直播分享中,前荔枝FM资深数据挖掘工程师庄正中介绍了以图为基础衍生的一类推荐算法原理和应用,以及它如何应对新用户和新内容问题。
本期将由第四范式资深大数据技术专家张利兵为大家带来主题为《流式计算如何应用于高维实时推荐系统场景》的分享。
越来越多的企业在进行数字化转型,数据产生的规模不断提升的同时,对数据处理时间的要求也越来越高。这种情况下为满足数据不断增长的业务趋势,“流式计算”逐渐成为新的趋势。
本期通过分享实时计算技术在推荐场景中的应用和落地,帮助大家了解实时计算技术以及未来实时计算的发展趋势。
你可以:
了解实时计算的主要目标以及常用技术实现;
了解实时计算在推荐场景中的应用;
了解实时计算目前面临的挑战和未来发展的趋势;
你还可以get这些实用技术点:
Apache Flink
Spark Streaming
Kafka/Parsuar
张利兵
第四范式资深大数据技术专家
畅销技术类丛书《Flink原理、实战与性能优化》作者,第四范式资深大数据技术专家,具有七年项目研发经验。对分布式计算Hadoop,Spark,Flink等框架均有一定的研究,多年的信息化、互联网化建设、大数据系统架构及分析经验,曾主导过申通地铁,交通银行实时大数据平台产品研发和实施。
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以上是关于推荐系统学院第6期|流式计算如何应用于高维实时推荐系统场景?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
第6期中奖名单+直播回放+PPT|流式计算如何应用于高维实时推荐系统场景?
推荐实践流式计算如何应用于高维实时推荐系统场景?(附视频&PPT下载链接)