- 授权协议: Apache
- 开发语言: Java
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/izenecloud/laser
- 软件文档: https://github.com/izenecloud/laser/wiki
软件介绍
TARE全称是Targeted Advertising and Recommender Engine。做为定向广告和推荐一体化引擎,TARE解决的是大规模点击率预估问题。TARE有两个组成部分:
LASER 这是基于Hadoop实现的大规模分布式Logistic Regression,采用L2 Regulation。为了确保新鲜数据能够及时反应到模型中,LASER的训练分成2个部分:离线模型,采用ADMM算法实现,根据配置大约每周或者每两周可以重新训练;在线模型,其目的在于将新鲜数据实时反应到离线模型中,根据配置可以达到分钟级模型更新。
Ad delivery 这是实际的线上投放部分,采用C++编写,代码扩充自iZENECloud团队的SF1R搜索引擎项目。
TARE目前主要采用商品关键词做为特征,在应用到其他领域时,可根据需要对算法和架构进行调整。TARE的算法来自Linkedin的论文LASER-A Scalable Response Prediction Platform For Online Advertising,同时,在TARE开源之后,我们也注意到Linkedin也公开了自身LASER引擎的ADMM实现。
Python高性能编程
【美】 戈雷利克 (Micha Gorelick)、【美】 欧日沃尔德(Ian Ozsvald) / 人民邮电出版社 / 2017-7-1 / 79
本书共有12章,围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题:计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后,通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。一起来看看 《Python高性能编程》 这本书的介绍吧!
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