協同過濾推薦模型
『壹』 愛奇藝的推送機制是怎樣的呢
我們的推薦系統主要分為兩個階段，召回階段和排序階段。
召回階段根據用戶的興趣和歷史行為，同千萬級的視頻庫中挑選出一個小的候選集（幾百到幾千個視頻）。這些候選都是用戶感興趣的內容，排序階段在此基礎上進行更精準的計算，能夠給每一個視頻進行精確打分，進而從成千上萬的候選中選出用戶最感興趣的少量高質量內容（十幾個視頻）。
推薦系統的整體結構如圖所示，各個模塊的作用如下：
用戶畫像：包含用戶的人群屬性、歷史行為、興趣內容和偏好傾向等多維度的分析，是個性化的基石
特徵工程：包含了了視頻的類別屬性，內容分析，人群偏好和統計特徵等全方位的描繪和度量，是視頻內容和質量分析的基礎
召回演算法：包含了多個通道的召回模型，比如協同過濾，主題模型，內容召回和SNS等通道，能夠從視頻庫中選出多樣性的偏好內容
排序模型：對多個召回通道的內容進行同一個打分排序，選出最優的少量結果。
除了這些之外推薦系統還兼顧了推薦結果的多樣性，新鮮度，逼格和驚喜度等多個維度，更能夠滿足用戶多樣性的需求。
推薦排序系統架構
在召回階段，多個通道的召回的內容是不具有可比性的，並且因為數據量太大也難以進行更加精確的偏好和質量評估，因此需要在排序階段對召回結果進行統一的准確的打分排序。
用戶對視頻的滿意度是有很多維度因子來決定的，這些因子在用戶滿意度中的重要性也各不相同，甚至各個因子之間還有多層依賴關系，人為制定復雜的規則既難以達到好的效果，又不具有可維護性，這就需要藉助機器學習的方法，使用機器學習模型來綜合多方面的因子進行排序。
『貳』 大數據分析領域有哪些分析模型
數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智慧等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。
1. 降維
在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨「維度災難」，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候演算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量並降低維度間共線性影響。
數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基於特徵選擇的降維，一類是是基於維度轉換的降維。
2. 回歸
回歸是研究自變數x對因變數y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變數，x為自變數，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。
回歸分析按照自變數的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。
3. 聚類
聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有「相似」特徵的數據點劃分為統一類別，並最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是「物以類聚、人以群分」，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基於這個假設就可以將數據區分出來，並發現每個數據集（分類）的特徵。
4. 分類
分類演算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類演算法。分類演算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。
5. 關聯
關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變數之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基於時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是「啤酒和尿布」的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。
6. 時間序列
時間序列是用來研究數據隨時間變化趨勢而變化的一類演算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續性，所謂連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，只要規律賴以發生作用的條件不產生質的變化，則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。
7. 異常檢測
大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是「噪音」而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那麼這些異常值會成為數據工作的焦點。
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，呈現出「異常」的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。
8. 協同過濾
協同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用於分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源於其他類似人群的興趣和愛好，然後被作為推薦內容推薦給特定對象。
9. 主題模型
主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞彙表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。
10. 路徑、漏斗、歸因模型
路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學習、深度學習等方法的應用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關聯、打通，使得這些方法也可以應用到線下客戶行為和轉化分析。
『叄』 大數據工作都做什麼。我對大數據感興趣，想從事這方面的工作，但是不知道他具體是要做什麼。求解~~
大數據其實分為2類，一個是開發類的一個是運維類的，以道教育是開發類的，所以專學之前需屬要決定自己學哪個，決定培訓學習的話可以索取課程體系進行詳細的了解，大數據主要學習java、資料庫和大數據本身的一些東西，東西挺多，篇幅有限
『肆』 想要自學python，有什麼好的學習方法推薦
人生苦短，我選Python！
在學習之前先給自己定一個目標規劃，培養自己對編程的興趣，在學習過程中一定要碰敲代碼，學會做筆記，但不用刻意去記住這些代碼，理解代碼比記住代碼更重要。學會使用搜索引擎的能力，學會自己解決問題，除了這些要多看大牛的技術專欄，通過對比大牛認清自己的現狀並及時做出調整和改變。
學編程是一個長期的過程。所有各位小夥伴一定要有自己的一個長期計劃，並把長期的計劃分解成段目標，目標完成後給自己一定的激勵，一句話，加油就完事兒了。
『伍』 如何用機器學習挑選座駕