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  1. 基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

  2. 分享是为了知识的传播。希望更多人学到有关技术能力，从而做更好的产品，为个性化需求提供更好的服务。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-01-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：tianya_an

  1. Weiflow——微博机器学习框架

  2. 本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38744902

  1. 基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

  2. 众所周知，自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分，微博的业务有主信息(Feed)流、热门微博、微博推送(Push)、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下，由用户相互关注衍生的用户间关系，以及用户千人千面的个性化需求，要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容，也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC2017云计算大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38656226

  1. 基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

  2. 众所周知，自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分，微博的业务有主信息(Feed)流、热门微博、微博推送(Push)、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下，由用户相互关注衍生的用户间关系，以及用户千人千面的个性化需求，要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容，也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。 一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38693506

  1. Weiflow——微博机器学习框架

  2. 本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_38591615