1. Introduction

1.1 Preface

本系列博文是和鲸社区的活动《20天吃掉那只PyTorch》学习的笔记，本篇为系列笔记的第二篇—— Pytorch 的核心概念。该专栏是 Github 上 2.8K 星的项目，在学习该书的过程中可以参考阅读《Python深度学习》一书的第一部分"深度学习基础"内容。

1. Introduction

本笔记是 DataWhale 第 33 期 Fantastic-Matplotlib 项目的学习笔记。原项目地址：Clike here。本博客提供笔记所使用的数据：

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本篇文章主要是讲解推荐系统流程构建，主要包括Offline和Online两个部分。

Offline

offline部分主要是基于前面存储好的物料画像和用户画像进行离线计算， 为每个用户提供一个热门页列表和推荐页列表并进行缓存， 方便online服务的列表获取。 所以下面主要帮大家梳理这两个列表的生成以及缓存到redis的流程。

本文属于新闻推荐实战—前后端基础及交互—前后端交互部分。在前两节，我们分别简单的介绍了与本项目相关的前后的基础知识，目的是为了让大家更加细致的了解整个系统的前后端交互细节，以及更全面的了解一个推荐系统所需的组成部分。本文将从前后端的交互逻辑出发，更加全面的为大家讲解系统的每个细节，了解一个简单的推荐系统内的内部组成。

1. Introduction

本文属于新闻推荐实战-数据层-构建物料池之 scrapy 爬虫框架基础。对于开源的推荐系统来说数据的不断获取是非常重要的，scrapy 是一个非常易用且强大的爬虫框架，有固定的文件结构、类和方法，在实际使用过程中我们只需要按照要求实现相应的类方法，就可以完成我们的爬虫任务。文中给出了新闻推荐系统中新闻爬取的实战代码，以便读者可以快速掌握 scrapy 的基本使用方法，并能够举一反三。

1. Introduction

本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之 MySQL。MySQL 数据库在该项目中会用来存储结构化的数据（用户、新闻特征），作为算法工程师需要了解常用的 MySQL语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作经常会用来统计相关数据或者抽取相关特征。本着这个目的，本文对 MySQL 常见的语法及 Python 操作 MySQL 进行了总结，方便大家快速了解。

1. Introduciton

1.1 Job description

本项目为京东评论数据爬虫。随着电子商务的发展，有如京东、淘宝等网站，在线评论作为电子口碑显著影响着产品的营销策略。

1. Introduction

1.1 Job description

本项目为企查查注册企业信息爬取，项目来源是别人的实验需求。故本博客会对项目的具体数据进行脱敏处理，其中涉及的 1168 个链接本文不进行提供，也不提供成品数据。

1. Introduction

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1. Introduction

1. 投资者情绪等指数对石油价格（收益率）的预测（or predictability）；如投资者看涨、看跌的情绪.
2. 投资者关注度。如对石油市场的关注度（可以借助谷歌指数）、对石油政策、绿色消费、碳中和等的关注度等；
3. 基于数据挖掘对石油价格的预测。挖掘一些新的创意点对油价进行预测，初步拟定爬取新闻文本，之后借助自然语言处理分析投资者情绪，情感分析，投资者关注度等。

虽然研究的是油价预测，但油价其实只是一个载体，换成其他的商品处理逻辑也差不多，只是因为课题是能源金融，需要一个载体来契合这个点。