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推荐系统在本质上是一个信息检索的系统。它和搜索最大的区别是，搜索是主动式的，根据关键词和引擎参数、搜索引擎召回、机器学习排序，决定给你看到的是哪些内容。而我们看到的推荐系统，在大多......
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洞察的重要性不必多言，无论是做营销还是做产品，用户洞察都是最核心的一环。但洞察并不容易获得，难就难在它大多无法通过用户的调研询问而简单发现，假如用户调研、用户访谈能够发现用户洞察，......
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就像Elasticsearch的API会在GET请求中直接传JSON，但这是它的业务需要，因为普通的QueryParam根本无法构造如此复杂的查询DSL。Github的V3API中也有很多不符合标准的地方，......
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ApacheKafka发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。ApacheKafka社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得ApacheKafka功能越发丰......
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架构决定的系统的稳定性，扩展性和并发性，架构的演进是从简单到复杂，从单一到复合持续改进的过程，也是经验的积累和技术的结晶。......
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推荐架构大同小异，主要包含召回、排序、策略三部分。召回：通过各种业务抓手粗选出用户可能感兴趣的东西。排序：结合用户已有信息、场景信息、推荐内容信息，使用模型算法排序，满足核心业务目......