- 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。
算法设计与分析导论
R.C.T.Lee (李家同)、S.S.Tseng、R.C.Chang、Y.T.Tsai / 王卫东 / 机械工业 / 2008-1 / 49.00元
本书在介绍算法时，重点介绍用干设计算法的策略．非常与众不同。书中介绍了剪枝搜索、分摊分析、随机算法、在线算法以及多项式近似方案等相对较新的思想和众多基于分摊分析新开发的算法，每个算法都与实例一起加以介绍，而且每个例子都利用图进行详细解释。此外，本书还提供了超过400幅图来帮助初学者理解。本书适合作为高等院校算法设计与分析课程的高年级本科生和低年级研究生的教材，也可供相美科技人员和专业人七参考使用。一起来看看 《算法设计与分析导论》 这本书的介绍吧!
