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引言众所周知，Android是谷歌开发的一款基于Linux的开源操作系统，每年迭代一次大版本升级。小米、华为、OPPO、VIVO、三星等各大厂商对Android原生系统进行二次开发衍生出具有各家特色的系统（比如MIUI），为手机、电视、平板电脑、手表等数十亿设备提供平台支持，使得Android作为全球最受欢迎的移动操作系统。Android诞生至今已

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前几天聊的“协同过滤（CollaborativeFiltering）”和“基于内容的推荐（ContentbasedRecommendation）”，都必须分析用户的历史行为数据（例如电影点击数据，职位查看数据等），针对不同的用户进行个性化推荐。如果系统没有用户的历史行为数据积累，如何实施推荐呢？今天接着用通俗的语言说说推荐算法中的“相似性推

前言在当今互联网世界，推荐系统在内容分发领域扮演着至关重要的角色。如何尽可能的提升推荐系统的推荐效果，是每个推荐算法同学工作的核心目标。在爱奇艺海外推荐业务，引入TensorFlowRanking（TFR）框架，并在此基础上进行了研究和改进，显著提升了推荐效果。本文将分享TFR框架在海外推荐业务中的实践和应用。01算法的

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