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本文目录一览：

• 1、KDD22|Twitter用HGNN做工业级推荐的经验之谈
• 2、大数据分析工具有哪些,有什么特点?
• 3、一文解读Twitter开源推荐系统

KDD22|Twitter用HGNN做工业级推荐的经验之谈

在实际场景中，TwHIN被应用于召回（candidate generation）和排序（ranking）阶段。作者构建了两个HIN，对于两个图中的同一节点，可能存在两个向量表征。作者在下游任务中使用的是与任务最相关的向量表征。

大数据分析工具有哪些,有什么特点?

1、大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。

2、大数据分析工具有：Hadoop、Spark、SQL Server Analysis Services 、Tableau、Power BI等。Hadoop是一种用于处理大数据的开源软件框架，可以存储和分析大量数据。它提供了分布式文件系统，能够处理各种类型的数据存储需求。此外，Hadoop还具有强大的数据处理能力，支持多种数据分析工具和应用。

3、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

4、Hadoop：能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。清博大数据中国新媒体大数据权威平台：清博大数据拥有清博指数、清博舆情、营广工品等多个核心产品。

一文解读Twitter开源推荐系统

召回模块是推荐系统的重要组成部分，Twitter设计了多种召回策略，包括In-Network召回和Out-of-Network召回。In-Network召回主要从关注者中检索最新、最感兴趣的推文，占比约50%，使用自研搜索引擎Earlybird执行。Out-of-Network召回则通过协同过滤、表征学习等技术，从非关注者中推荐相关推文，占比约15%。

Lambda架构，由Twitter工程师Nathan Marz提出，是一项专为大数据处理设计的架构，基于他在BackType和Twitter分布式数据处理系统中的实践经验。这一架构的核心在于构建可扩展且灵活的系统，能够处理大规模数据，并具备良好的故障容错性。

国外开放的短视频软件有很多，其中一些广受欢迎的平台包括TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts和Twitter Vines。TikTok作为全球范围内最受欢迎的短视频应用之一，以其独特的创意内容和个性化推荐算法而闻名。用户可以在TikTok上浏览和分享各种有趣的短视频，包括舞蹈、搞笑、美食、时尚等各种类型。