发表于2024-12-22
作者是IBM研究院资深科学家、微软学者、并获得了美国杰出人才称号。曾在eBay、沃尔玛1号店和大润发飞牛网等多家电商公司摸爬滚打,本书集其10多年研发经验之大成。
全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用,包括:机器学习中的分类、聚类和线性回归,搜索引擎,推荐系统,用户行为跟踪,架构设计的基本理念以及常用的消息和缓存机制。在这个过程中,我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch,Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka,Storm等系统。和前作不同之处在于,本书完全是面向技术人员,因此提供了大量详尽的实现步骤和代码分析。不过,本书在技术和商业结合方面,仍然和前作保持一致,从具体业务需求出发演变到合理的技术方案和实现,根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度,我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。
黄申(博士),现任IBM研究院资深科学家,毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业,师从俞勇教授。微软学者,IBM ExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职,带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利,《计算机工程》特邀审稿专家。2016年出版的《大数据架构商业之路》广受好评。因其对于业界的卓越贡献,获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。
最近的这几年,我们见证了大数据和人工智能如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大革命。大数据的获取、处理和运营逐渐融入不同规模企业的日常业务,并成为它们的创新引擎。之前我们就已经看到Google的广告业务,它背后存在许多大数据的技术作为支撑,因此,它能够比较精确地预测在什么时候给你推荐什么内容的广告。时至今日,这样的大数据技术越来越多地应用到生活中的各个领域,包括电商、金融、旅游、健康、甚至是游戏和娱乐产业。
不过,在利用大数据技术创新的时候,人们往往面临这样的困惑:对于某类技术,如何找到合适的应用场景?反之亦然。所以,无论是在微软还是金山时,我们都非常强调将科研成果转变为实际的产品的过程。在创新的同时,需要找到合理的产品解决方案和定位。本书的作者黄申曾经在微软亚洲研究院工作,从事机器学习相关的研究。之后他加入了eBay中国等多家电子商务公司,对于大数据技术在电商领域的应用有着自己独到的见解。相信本书能够从电商业务的需求出发,解析技术实战的难点,探讨大数据和商业的结合之道,帮助大家打造更多实用型的创新产品。
——张宏江先生,源码资本合伙人,前金山软件CEO、前微软亚太研发集团CTO
中国作为现在*大的互联网市场,在电子商务及新兴的互联网、移动互联网等领域充满了挑战和机会。而大数据的技术、架构和应用是未来各个公司竞争力的基础。作者在电商领域多年的实战经验总结,深谙相关系统的架构和实现,本书用生动的案例和场景来驱动,浅显易懂的讲述了电商系统中大数据相关的技术框架、架构实现以及应用等,是不可多得的大数据参考著作。
——韩卿,ApacheKylin联合创建者&PMCChair;,Kyligence联合创建者&CEO;
从事互联网的同仁都明白:深入理解我们顾客的需求是多么的重要,它已经成为战胜竞争对手、赢得市场的关键因素。我们需要思考如何从技术的角度出发,充分利用大数据的知识和工具,全面提升顾客体验,最后促使公司的业务增长。如果你想了解在电商领域怎样才能做到技术驱动业务,那么或许这本书将提供不少有趣的答案,包括从技术方案的选型、对比、直至最终的实现细节。
——张雪峰,饿了么CTO
近几年,AlphaGo人机大战、无人驾驶、深度学习等关键词不断的推进人工智能产业的发展。我们很有幸见证了不少历史性的时刻。与此同时,我也深信人工智能将会运用在更为广泛的领域中。电子商务这个相对成熟的领域,也正因为人工智能的到来而不断进化。本书的作者利用其多年的研发经验,向我们展示了如何巧妙地利用机器学习算法,提升电商平台的品质和服务,并提出了一些很有创意的实现,值得一读。
——张本宇,云脑科技(CloudBrain)创始人,前Google、Facebook技术骨干
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