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c****2 2018-07-10
化推荐(一)
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了个化推荐系统十几年的发展方向。
s****5 2018-07-10
化推荐(二)
lod是细节层次的息,对应于data。比如,data = [[10, 2, 3], [2, 3]] 意味着它包含两个序列,长度分别是3和2。于是相应地 lod = [[3, 2]],它表明其包含一层细节息,意味着 data 有两个序列,长度分别是3和2。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
如果某物网站统计了用户的物偏好并公开部分数据,公开的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱电子产品,那么小明的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个词,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一群用户的某一些属,可以认为不是隐私。我们拿刚才的例子来看,针对小明 这个单个用户,“偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公开的数据说住在五道口 的小明爱电子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的偏好,就没有泄露用户隐私。如果进一步讲,大家都知道小明住在海淀区五道 口,那么是不是小明就爱点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱电子产品。 所以,从隐私保护的角度来说,隐私是针对单个用户的概念,公开群体用户的息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体的息,那么就算是隐私泄漏。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采
这些大客户大项目可能是事业单位、国企、外企、大型私企,也适用于已经做大的互联网公司,采决策人会是CIO到采部这条线上的人。大公司大项目的的采过程中,技术团队只有等同于财务部、法务部的否决权,采决策人不会从云厂商的角度考虑问题。 云计算产品不成熟不清晰不明确,只有技术人员能和客户谈产品和方案;但是在大型项目中能卖方案的是销售人员,技术人员提供的所有材料都是给销售提供的工具,让这些销售人员说服倾向己方的采决策人、转化倾向友商的采决策人。 采线的人不关心你用什么技术流派,在他们看来云厂商卖的绝大部分是替代产品,一小部分是开创产品;替代产品是比旧产品有什么优势,开创产品能给他们带来什么新利益。 云厂商觉得客户跟不上自己伟大理想,动辄要引领客户改变思路,即使丢单也是客户境界不够高深。但我不认可这种观点,客户没必要为供应商的理想单,云厂商的心态要放低。客户不公有云用私有云,不便宜货并不是冤大头,不用你的产品也不是吃了友商回扣,这些表象背后都是有原因的,吃不到葡萄说葡萄酸会让大家继续丢单。 肯定有人举出极端案例反驳我,但那些案例背后是真客户吗,和你配合的是靠谱的销售吗?
麦****子 2020-08-28
小度音箱严重卡顿
想着个孙子 谁知个爷爷?!
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