推荐系统离线评估方法和评估指标，以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？在推荐系统中，离线评估是评估推荐算法效果的一种常见方法。离线评估是指在离线数据集上测试推荐算法，并使用评估指标来衡量其效果。常用的推荐系统离线评估方法有以下几种： 1. RMSE/MSERMSE（Root Mean Square Error）和MSE（Mean Square Error）是最常见的衡量推荐系统预测准确度的方法。RMSE和MSE都是衡量.....
【推荐系统】离线增量文章画像计算(二)
2.5 离线增量文章画像计算2.5.1 离线文章画像更新需求第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次2.5.2 定时更新文章设置目的：通过Supervisor管理Apscheduler定时运行更新程序1、更新程序代码整理，并测试运行2、Apscheduler设置定时运行时间，并启动日志添加3、Supervisor进程管理2.6....
推荐系统-Task03离线物料系统的构建
离线系统基本内容：新闻物料爬取：主要采用scrapy爬虫工具，在每天晚上23点将当天的新闻内容从网页中进行抓取，存入MongoDB的SinaNews数据库中。物料画像构建：更新当天新闻动态画像，将用户对前一天新闻的交互，包括阅读、点赞和收藏等行为（动态）存入Redis中；对物料画像处理，将新闻静态和动态数据分别存入对应的Redis中。用户画像构建：用户通过前端注册页面，进行用户注册，将用户信息存....
【王喆-推荐系统】线上服务篇-(task5)部署离线模型
一、业界的主流模型服务方法在实验室的环境下，我们经常使用 Spark MLlib、TensorFlow、PyTorch 这些流行的机器学习库来训练模型，因为不用直接服务用户，所以往往得到一些离线的训练结果就觉得大功告成了。但在业界的生产环境中，模型需要在线上运行，实时地根据用户请求生成模型的预估值。这个把模型部署在线上环境，并实时进行模型推断（Inference）的过程就是模型服务。业界主流的模....
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