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s****5 2018-07-10
个性化(二)
总结 本章介绍了传统的个性化系统方法和YouTube的深度神经网络个性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化神经网络模型。个性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
c****2 2018-07-10
个性化(一)
它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的[1] 和基于物品(Item-Based)的[2]。该方法的一个势是它不依赖于机器去分析物品的内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地诸如电影之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与商品之间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤[4](Content-based Filtering Recommendation):该方法利用商品的内容描述,抽象出有意义的特征,通过计算用户的兴趣和商品描述之间的相似度,来给用户点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行,以弥补各自技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。
c****1 2018-07-10
你的数字签会被撞破?——全 hash 的攻与防
由于攻击者能控制 zzz 域,于是将 src.coll 进行真实支付,获得支付平台 的签 sign,然后将其异步通知中的订单号简单修改,从 1704176438 改为 1704176439,作为伪造的异步通知提交给商户服务器。由于 src.coll 和 dst.coll 的 MD5 值是相等的,所以他们在部附加上商户的密钥之后 MD5 值依然是相等的(MD5 碰撞的部附加性质)。因此伪造的异步通知也是有效的。如果商户服务器不 去查账而是相信支付平台的异步通知,那攻击者成功的用一个订单的金额完成了两个订单。 此外,之前也出现过针对微软 msi 签机制不完善/双签机制的攻击,构造具有“合 法签”的恶意代码。也发现了真实的利用 CPC 攻击传播的恶意代码的实例。感兴趣 的读者可以参考 [14]。 4.全的使用全 hash 签 首先为了抵抗 CPC 攻击,不能简单的在待签字符串后面附加密钥,而是需要在待签字 符串前后均附加密钥,即计算:sign = hash(secret1 + string + secret2) 作为签
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相性。为了这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的是“康乃馨”。
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