PAI-Rec推荐算法定制的最佳实践文档
为方便您快捷体验PAI-Rec产品，本文提供了一份公开数据集，您可以按照文档说明，按步骤体验PAI-Rec推荐算法定制的特征工程、召回、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到DataWorks相应的业务流程中。
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
什么是Contextual Bandit算法
动机推荐系统选择商品展现给用户，并期待用户的正向反馈（点击、成交）。然而推荐系统并不能提前知道用户在观察到商品之后如何反馈，也就是不能提前获得本次推荐的收益，唯一能做的就是不停地尝试，并实时收集反馈以便更新自己试错的策略。目的是使得整个过程损失的收益最小。这一过程就类似与一个赌徒在赌场里玩老虎机赌博...
如何对定制模型进行开发_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本篇文档将详细介绍自定义排序模型用到的JSON文件配置以及提供给用户自行实现的代码示例。
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的回溯
什么是回溯算法？回溯算法是一种基于深度优先搜索的算法思想，它可以用于解决各种组合问题和搜索问题。回溯算法通常通过递归来实现。每一次递归时，将当前状态保存下来，然后进行搜索，如果发现不能得到最终解，则回溯到上一个状态，再进行搜索。回溯算法的基本思路回溯算法可以用以下几个步骤概括：1.定义问题的解空间。2.确定约束条件，剪枝不必要的搜索。3.采用深度优先策略，逐步扩大解空间。4.使用回溯算法，搜索所....
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的动态规划
首先，我们来了解一下什么是动态规划。动态规划算法通常用于求解具有重复子问题和最优子结构性质的问题。与分治法类似，动态规划也将问题分解为更小的子问题，并按顺序求解这些子问题，同时使用前面子问题的解来推导后面子问题的解。因此，动态规划算法的核心在于：重复利用已求得的子问题的解，避免重复计算。那么，在大数据开发中，动态规划算法的应用场景有哪些呢？以最短路径问题为例，假设我们需要在一张地图上找出两个点之....
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的分治
什么是分治算法？分治算法（Divide and Conquer）是一种递归式的算法思想，它将一个大规模的问题分成若干个子问题来求解，并将每个子问题的解合并起来得到原问题的解。分治算法是一种非常高效的算法，在计算机科学中被广泛使用。分治算法的基本思路分治算法可以用以下几个步骤概括：1.将原问题划分为多个子问题。2.对每个子问题递归地应用同样的分治策略。3.分治到子问题足够小的规模时，直接求解。4.....
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的贪心
什么是贪心算法？贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优解，从而希望导致全局最优解的策略。它的核心思想是“贪心”，也就是每次都选择局部最优解。贪心算法的基本思路贪心算法可以用以下几个步骤概括：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解。4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。5.使用数学证明来证明贪心选择的正确性。贪心....
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的递归
递归算法的核心思想是自身调用（self-calling）。该算法将原始问题拆分成若干个规模较小、结构相同的子问题，并且每个子问题都可以通过递归调用来解决。递归算法在处理问题时，通常需要考虑两个关键点：递归终止条件和递归公式。递归终止条件是指当问题规模达到某个限制时，不再进行递归调用，而是直接返回结果。递归终止条件是保证递归算法能够正常结束的重要因素。递归公式是指一个问题如何被拆分成若干个规模更小....
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的枚举
枚举算法的核心思想是穷举搜索（exhaustive search）。该算法将问题拆分成若干个子问题，并对每个子问题进行穷举搜索，直到找到符合条件的结果为止。由于枚举算法需要计算所有可能情况，因此它的时间复杂度通常比较高。枚举算法可以应用于各种场景。例如，在密码破解中，可以使用枚举算法尝试所有可能的密码组合；在游戏设计中，可以使用枚举算法来寻找最佳的游戏策略；在机器学习中，可以使用枚举算法来搜索最....
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