社交推荐

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能够提供
Schema free
满足更灵活多变的数据架构调整需求。
优化超级顶点查询
超级顶点是一些紧密连接的节点簇,处理不当将拖慢图数据库性能。针对超级顶点问题,GDB通过特定的索引进行了优化,大幅提升超级顶点查询效率。
推荐搭配使用
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应用场景
图数据库GDB针对高度互联数据的存储和查询场景进行设计,并在内核层面进行了大量优化,非常适合营收增长、金融风控、商品推荐社交推荐、循环担保检测、异常指标监控和违规团伙挖掘等场景。营收增长 图数据库GDB提供智能搜索推荐一体化...
OSS违规检测
展开 推荐配置 下拉框,选择 社交行业推荐配置,并关闭视频和语音的检测场景。关于参数说明的具体介绍,请参见 配置检测场景。然后单击 下一步。配置扫描范围。扫描范围根据您配置的检测场景显示。例如,您在 场景配置 页面只勾选 图片,...
应用场景
随着大数据时代的到来,图计算在处理海量关系数据上的优势也越来越明显,在商品推荐社交网络、金融风控、网络安全等场景上应用也日趋广泛。个性化推荐 图计算引擎在处理海量关系数据上具备天然优势,能够提高实时推荐的效率和准确性。以...
厂商消息分类
消息类型 系统消息 运营消息 推送内容 用户需要及时知道的消息,如:即时消息、邮件、用户设置的提醒、物流等通知 用户关注程度较低的消息,如:内容推荐、活动推荐社交动态等通知 通知栏权限 默认响铃、震动、消息外显 默认锁屏、悬浮 ...
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目前主流的社交都带推荐模块会把新闻/消息/短文推动给适合的用户。本文简述社交类的基本架构。社交领域的基本架构及流程流 以上是社交领域的基本架构,分为以下基本部分:客户登录后发帖和看帖 客户登录后,系统会记录位置信息,位置信息...
关于开通云产品的方案建议
社交关系的推荐场景建议使用GraphSage等图算法。对于DAU大于50万的客户 如果经常有活动影响推荐系统的效果,可以考虑增加在线学习的方案。即通过Flink实时拼接样本,在线学习模型并且每天多次更新线上的模型。可考虑预付费的MaxCompute...
选型指导
推荐全链路深度定制开发平台PAIREC选型主要包括如下两个部分:一、服务选型 为便于开发者更加便捷地使用服务,将为企业开发者提供3种不同的推荐算法服务。序号 服务类型 说明 目录价 1 ...有社交关系的推荐场景建议使用GraphSage等图算法。
产品架构
实例规格 描述 高性能实例 适用于对读写性能和并发都要求非常高的场景,例如游戏、金融风控、社交应用、推荐系统等。容量型实例 适用于对读性能不敏感,但对成本较为敏感的业务,例如日志监控数据、车联网数据、设备数据、时序数据、物流...
实例
类型/对比项 使用场景 计费类型 读性能 写性能 并发力 高性能实例 适用于对读写性能和并发都要求非常高的场景,例如游戏、金融风控、社交应用、推荐系统等。预留读吞吐量或预留写吞吐量 按量读吞吐量或按量写吞吐量 高性能存储 高 高 高 ...
创建业务场景
注册信息-签名 游戏-即时通讯-单聊 游戏-即时通讯-群聊 游戏-即时通讯-聊天室 游戏-论坛社区-主贴 游戏-论坛社区-回贴 游戏-论坛社区-标签 游戏-论坛社区-推荐 新零售-商品-商品标题 新零售-商品-商品描述 阅读-书籍-书名 阅读-书籍-标题 ...

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