本文尝试从历史的角度，剖析人工智能技术在推荐系统中的应用，探索前沿课题以及未来的发展方向，让读者能够了解到技术发展的宏观过程。
大数据时代，海量信息充斥到我们的生活、工作中，面对五花八门的信息，如何快速找到真正需要的信息呢？这就离不开推荐系统和搜索引擎，两者之间又有什么关系，达观数据创始人陈运文将在本文为大家做详细的分析。
蘑菇街选择浪潮NF5588M3作为其商品推荐系统的主流机型,2颗Intel 8C CPU，8根16G内存有效的提升内存的读写性能，加速采用4块K40的GPU卡，并采用Raid来提升硬盘的读写性能。 NF5588M3改变了传统单一的计算单元，采用Intel最新处理器核心与NVIDIA Tesla/Kepler加速计算技术的协同，让CPU和GPU各司其职，CPU主要承担更加擅长的逻辑选择、判断跳转和IO通信方面的职责，而GPU则专职计算密集型、高度并行的计算工作，使得计算资源合理的分配，计算性能达到从几倍到几百倍的增长。
本文介绍了推荐系统的产生及其在大数据时代的发展现状、推荐系统的领域需求和系统架构、大数据环境下推荐系统的挑战及其关键技术、开源的大数据推荐软件、大数据推荐系统研究面临的问题，最后探讨了大数据推荐系统的未来发展趋势。
了解更多信息请关注官方微信
数邦客
