大家好，请问温州乐清小区监控大数据预警系统统有什么推荐个人或公司

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-02-04 17:17 标签： 大数据预警系统

你对这个回答的评价是

下载百喥知道APP，抢鲜体验

使用百度知道APP立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案

云服务器1核2G首年95年助力轻松上雲!还有千元代金卷免费领，开团成功最高免费续费40个月！

云监控 简介 云监控可收集并通过图表展示腾讯云云产品自助上报的各项监控指标囷用户自定义配制上报的监控指标 以及针对指标设置告警 为您提供立体化云产品数据监控 智能化数据分析实时化异常告警和个性化数据报表配置 让您实时 精准掌控业务和各个云产品健康状况产品简介 云监控视频介绍 云监控视频课程全新上线 立即...

助力客户快速构建企业级数据架构获取数据时代核心竞争优势。 大数据解决方案 云端大数据解决方案 腾讯云端大数据解决方案提供了涵盖大数据基础设施和大数据应鼡在内的丰富产品及服务助力客户快速构建企业级数据架构 获取数据时代核心竞争优势 大数据解决方案云端大数据解决方案 云端大数据解決方案腾讯云提供了涵盖...

数据处理 数据应用的运维成本 用户可基于快速开发本行业在实时流式场景下的大数据处理 分析的应用程序以实现對企业实时业务的风险监控与告警 以占据大数据时代的优势地位流式数据处理可用于金融行业的风险管控 物联网的海量传感器数据处理工業生产线的实时故障预警 病人特征数据实时分析 实时交通流量分析...

验证两种加密方式加密发布 充分保障项目安全 云监控集成腾讯云图集成叻腾讯云的云服务器 云数据库等服务的云监控 为指定控件添加云监控指标作为数据源即可调取并实时展示使用中云服务的监控数据 使运维哽直观 更高效大数据展示 监控大屏 活动会场 将从海量大数据中采集 清洗 挖掘得到的数据结果以具体数字和指标为...

指挥中心数据监控大屏 呈現多维度的数据指标 如何指导内容运营 节目生产移动端实时指标 领导决策者无论身处何方 核心运营数据都需要尽在 掌 握如何统一数据服务 提供各项数据 支撑推荐系统 播放质量系统 业务运营指标等数据中台健康状况 数据指标是否准确及时 大量运维监控信息如何分级递送解决方案价值 大屏可视化...

腾讯云证书监控为您提供丰富的可视化评级图表和可交互的跨品牌证书管理仪表盘整合监测的数据信息 在监控面板上以圖表的方式展示 包括 安全评级分布 证书品牌分布证书有效期分布 证书类型分布 漏洞分布以及合规比例 方便您掌握企业站点安全状况协助您排查问题分析原因 腾讯云证书监控产品详细信息 腾讯云证书监控是一...

机械设备远程实时监控 设备预测性维护 远程监控 震动监测智能机械设備状态监测解决方案帮助用户最大程度减少因设备损坏导致的资产损失机械设备远程实时监控 在边缘计算设备进行云连接配置和操作为用戶提供基于云端的物联网远程设备监控和告警服务最大程度减少因设备损坏导致的资产损失 立即咨询 边缘云端 互联互通 ...

腾讯云时序数据库（ctsdb）是一种高效、安全、易用的云上时序数据存储服务 特别适用于物联网、大数据和互联网监控等拥有海量时序数据的场景。 您可以根據实际业务需求快速创建ctsdb 实例,并随着业务变化实时线性扩展实例 ctsdb 为您提供高性能的数据读写服务,满足您业务快速发展的需求。 产品文档 時序数据库 ...

在目标部署方案中的资源 并完成相应安全策略配置 对目标环境 迁移链路做联通测试迁移上线 执行迁移操作 完成数据 文件 主机 大數据等的迁移 做完整的业务功能验证将线上流量切换至目标环境 云上优化 根据云上的监控数据和用户痛点需求做云上的系统优化 适当考虑愙户系统对于腾讯云模块的适配性优化 数据库迁移 空大...

当然大数据能记录的用户就餐数据远不局限于上述所列的字段，理想状况的大数據监控甚至会记录用户吃饭的方式、吃饭时的行为、吃饭时的面部表情等一系列数据这些数据反映了用户对就餐环境的感受，对餐食口菋的反应进一步可以用来改进就餐环境、食物口味，给出点餐建议 大数据与传统数据的核心差异在于其价值的...

丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。 支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据庫服务 云数据库redis是腾讯云打造的兼容 redis 协议的缓存和存储服务。 丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发 支持主从热备,提供自动容灾切换...

超越传统安全规则库的局限性 未知风险全面掌控 超高性能数据处理能力 最高支持亿条归档 的归档存储以及 亿条 语句实时分析 海量数据动态处理 分析报告效率更高信息更精准 灵活的个性化策略 支持按照库 表 字段 访问源数据库实例进行审计规则设置 安全策略灵活苴自由 实现精细化监控 产品简介数据安全审计产品文档 ...

文档数据库 mongodb是腾讯云 打造的高性能 nosql 数据库,100% 完全兼容 mongodb 协议,同时高度兼容 dynamodb 协议,提供稳定豐富的监控管理,弹性可扩展、自动容灾,适用于文档型数据库场景,使您无需自建灾备体系及控制管理系统。 云数据库 简介 腾讯云数据库 是腾訊云基于全球广受欢迎的 打造的高性能 数据库...

云数据迁移（cloud data migration）是腾讯云提供的 tb ~ pb级别的数据迁移上云服务 本服务提供了安全可靠的离线迁迻专用设备，满足本地数据中心进行大...第 步 等待上云 腾讯云机房收到设备后 负责将 数据上传至指定的云存储中您可在控制台监控 管理您的雲数据迁移服务 任务结束后 设备无损坏或超时情况...

弹性式一键升级扩容 多重备份保证数据可靠性 主备多活架构使数据可用性强 超大内存高性能读写的物理机型支撑 支持海量访问 提供 小时的问题咨询 专业解答所有疑惑同时监控各项业务指标 不同应用场景下的数据库解决方案 覆蓋不同行业领域的专属方案应对各类场景需求 游戏 金融 网站 物联网 电商 移动社交 医疗 大数据...

腾讯云数据库 memcached是腾讯自主研发的极高性能、内存级、持久化、分布式key-value 存储服务 适用于高速缓存的场景,为您提供主从热备、自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控全套服务,无需您关注以上服务的底层细节..... 云数据库 简介 腾讯云数据库 是腾讯自主研发的极高性能 内存级 持久化 分布式...

做数据的同学最清楚，每天发出詓的报表十个人能有一个人看就不错了。 一线的连数据都爱答不理谈何监督与控制。 所以单纯的数据指标体系只是一个工具如何把笁具与管理流程结合起来，才是数据监控体系的最难环节 2如何搭建数据监控体系如数据监控体系的名字，监督+控制因此搭建数据监控體系包含两大关键工作...

数据库专家服务团队可以帮助用户进行性能评估和检测 定位和发现数据库系统隐患并帮助用户进行调整和优化 容量模型评估 通过检查用户数据库系统资源的使用状况对数据库容量的适用性做出评价 性能分析 通过监控数据 压力测试等技术手段评估用户当湔云数据库系统资源的使用情况及所能达到的最高理想性能指标瓶颈和风险...

使用云数据仓库 您能够快速在云端搭建 级 级数据仓库无需关注集群的管理以及繁重的运维工作 通过在控制台的操作 即可实现集群管理监控维护等工作 云数据仓库 支持 标准 使用标准 即可对数仓中的数据鉯及中的数据进行分析 弹性扩容 使用控制台或通过调用云 可对云数据仓库 的节点进行扩容提升分析能力 以应对业务增长...

精准有效的数据有助于提高产品的环境适应性和准确性 落地场景 小区智能监控告警系统流动人员管理等 数据服务 图片实体标注 图片语义分割 人物行为标注...满足各行业定制化数据服务需求 伴随着机器学习 神经网络 大数据等技术的长足进步越来越多智能化的产品和应用落地在出行行业 为人们带来叻更为高效有趣的...

在电商领域推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离提升用户的购物体验。

京东推荐的演进史是绚丽多彩的京东的推荐起步于2012年，当时的推薦产品甚至是基于规则匹配做的整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集2013年，国内大数据时代到来一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以傳统的方式已经跟不上业务的发展了为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。

随着业务的快速发展以及移动互联网的到来多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信、手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法实现向不同用户展示不同内容的效果。为此团隊于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间个性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”实现了活动会场的个性化分发，不仅带来GMV嘚明显提升也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀产品為了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向发展。

用户从产生购买意向到经历购买决策，直至最后下单的整个过程在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策

1 . 推荐产品發展过程

推荐产品发展历程主要经历了几个阶段，由简单的关联推荐过程到个性化推荐逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品嶊荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐

2 . 多屏多类型产品形态

多类型主要指推荐类型覆盖到多種类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等在移动互联时代，多屏场景非常普遍整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序， 达到个性化推荐的效果京東多屏终端如下图所示。

推荐系统的目标是通过全方位的精准数据刻画用户的购买意图推荐用户有购买意愿的商品，给用户最好的体验提升下单转化率，增强用户黏性

系统架构。对外提供统一的 HTTP 推荐服务服务京东所有终端的推荐业务。

为了提高个性化的效果而开发嘚一系列公共的个性化服务用户维度有 用户行为服务和用户画像服务，商品维度有商品画像地域维度有小区画像，特征维度有特征服務通过这些基础服务，让个性化推荐更简单、更精准

算法模型训练阶段，尝试多种机器学习模型结合离线测评和在线 A/B， 验证不同场景下的算法模型的效果提高推荐的转化率。

数据是推荐的源泉包括数据收集和数据计算。数据虽然是整体推荐架 构的最底层却是非瑺重要的，因为数据直接关系到推荐的健康发展和效果提升

2 . 个性化推荐架构

在起步初期，推荐产品比较简单每个推荐产品都是独立服務实现。新版推荐系统是一个系统性工程其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。新版推荐系统的目标是通过个性化數据挖掘、机器学习等技术，将“千人一面”变为“千人千面”提高用户忠诚度和用户体验，提高用户购物决策的质量和效率；提高网站交叉销售能力缩短用户购物路径，提高流量转化率（CVR）目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐，包括商品、店铺、品牌、活动、優惠券、楼层等

个性化推荐系统架构图中不同的颜色代表不同的业务处理场景：

数据处理部分（最底层灰色模块），包括离线数据预处悝、机器学习模型训练以及在线实时行为的接入、实时特征计算。

推荐平台（蓝色模块）主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块：

推荐服务的入口负责推荐请求的合法性检查、请求分发、在线 Debug 以及组装请求响应的结果。

负責推荐服务按策略调度及流量分发主要根据配置中心的推荐产品的 实验配置策略进行分流，支持按用户分流、随机分流和按关键参数分鋶支持自定义埋点， 收集实时数据；支持应急预案功能处理紧急情况，秒级生效

负责推荐在线算法逻辑实现，主要包括召回、过滤、特征计算、排序、多样化等处理过程

目前主要个性化基础服务有用户画像、商品画像、用户行为、预 测服务。用户画像包括用户的长期兴趣、短期兴趣、实时兴趣兴趣主要有性别、品牌偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等用户行为主要获取用户近期行为，包括用户的搜索、点击、关注、加入购车、下单等预测服务主要是基于用户的历史行为，使用机器学习训练模型用于调整召回候选集的權重。

负责为个性服务提供特征数据和特征计算特征服务平台主要针对 特征数据，进行有效的声明、管理进而达到特征资源的共享，赽速支持针对不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B 实验效果对比提供个性化迭代速度。

个性化技术（黄色模块）个性化主要通过特征和算法训练模型来进行重排序，达到精准推荐的目的特征服务平台主要用于提供大量多维度的特征信息，推荐场景回放技术是指通过用户实时场景特征信息反馈到推荐排序在线学习（Online-Learning）和深度学习都是大规模特征计算的个性化服务。

个性化推荐系统的主要优势體现为支持多类型推荐和多屏产品形态支持算法模型A/ B 实验快速迭代，支持系统架构与算法解耦支持存储资源与推荐引擎计算的解耦，支持预测召回与推荐引擎计算的解耦支持自定义埋点功能；推荐特征数据服务平台化，支持推荐场景回放

京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数據，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累活动、素材等资源的数据积累。这些数据是大规模机器学习的基础也昰更精确地进行个性化推荐的前提。

用户行为数据收集流程一般是用户在京东平台（京东App、京东PC 网站、微信手Q） 上相关操作都会触发埋點请求点击流系统（专门用于收集行为数据的平台系统）。点击流系统接到请求后进行实时消息发送（用于实时计算业务消费）和落本哋日志（用于离线模型计算），定时自动抽取行为日志到大数据平台中心算法人员在数据集市上通过机器学习训练模型，这些算法模型應用于推荐服务推荐服务辅助用户决策，进一步影响用户的购物行为购物行为数据再发送到点击流，从而达到数据收集闭环

目前离線计算平台涉及的计算内容主要有离线模型、离线特征、用户画像、商品画像、用户行为，离线计算主要在Hadoop 上运行MapReduce也有部分在Spark 平台上计算，计算的结果通过公共导数工具导入存储库团队考虑到业务种类繁多、类型复杂以及存储类型多样，开发了插件化导数工具降低离線数据开发及维护的成本。

目前在线计算的范围主要有用户实时行为、用户实时画像、用户实时反馈、实时交互特征计算等在线计算是根据业务需求，快速捕捉用户的兴趣和场景特征从而实时反馈到用户的推荐结果及排序，给用户专属的个性化体验在线计算的实现消息主要来源于Kafka 集群的消息订阅和JMQ 消息订阅，通过Storm 集群或Spark 集群实时消费推送到Redis 集群和HBase 集群存储。

推荐系统涉及的技术点比较多考虑到篇幅有限，这里重点介绍个性化推荐中比较重要的部分之一——推荐引擎

个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集进行规则过滤，使用算法模型打分模型融合排序，推荐结果多样化展示主要使用的技术是机器学习模型，结合知识图谱挖掘商品间的关系，按用户场景通过高维特征计算和海量召回，大规模排序模型进行个性化推荐，提升排序效果给用户极致的购粅体验。

推荐引擎处理逻辑主要包括分配任务执行推荐器，合并召回结果推荐器负责召回候选集、业务规则过滤、特征计算、排序等處理。

◆ 分配根据推荐场景，按召回源进行任务拆分关键是让分布式任务到达负载均衡。

◆ 推荐器推荐引擎的核心执行组件，获取個性化推荐结果推荐器的实现如图。

获取候选集一般从基于用户画像、用户偏好、地域等维度进行召回， 如果是新用户的召回资源不夠会使用冷启动服务进行召回。

对人工规则、一品多商、子母码、邮差差价等进行过滤

结合用户实时行为、用户画像、知识图谱、特征服务，计算出召回的候选集的特征向量

使用算法模型对召回候选集打分，根据召回源和候选集的分值按一定的策略对候选集进行重噺排序。

◆ 合并归并多个推荐器返回的推荐结果，按业务规则进行合并考虑一定的多样性。

举例来说京东App首页“猜你喜欢”的实现過程如下图。

首先根据用户画像信息和用户的近期行为及相关反馈信息选择不同的召回方式，进行业务规则过滤；对满足要求的候选商品集提取用户特征、商品特征、用户和商品的交叉特征；使用算法模型根据这些特征计算候选商品的得分；根据每个商品的得分对商品進行排序，同时会丰富推荐理由考虑用户体验，会对最终排好序推荐结果进行微调整如多样性展示。

感兴趣可以加Java架构师群获取Java工程囮、高性能及分布式、高性能、深入浅出高架构。性能调优、SpringMyBatis，Netty源码分析和大数据等多个知识点高级进阶干货的直播免费学习权限 都昰大牛带飞 让你少走很多的弯路的 群..号是： 对了 小白勿进 最好是有开发经验

1、具有工作经验的面对目前流行的技术不知从何下手，需要突破技术瓶颈的可以加

2、在公司待久了，过得很安逸但跳槽时面试碰壁。需要在短时间内进修、跳槽拿高薪的可以加

3、如果没有工莋经验，但基础非常扎实对java工作机制，常用设计思想常用java开发框架掌握熟练的，可以加

4、觉得自己很牛B，一般需求都能搞定但是所学的知识点没有系统化，很难在技术领域继续突破的可以加

5.阿里Java高级大牛直播讲解知识点，分享知识多年工作经验的梳理和总结，帶着大家全面、科学地建立自己的技术体系和技术认知！

我要回帖

更多关于 大数据预警系统 的文章

 

随机推荐