第二个是所有的门户网站，我们说中文的门户网站，几个大的门户网站，每天产生的新闻，这个算大数据吗？有同学说算，有同学说不算。...截止到目前来看，个性化推荐可以用在社交图谱里面，社交的社会网络里面，可以用在兴趣图谱里面，比如像豆瓣，还有像一些电子商务网站，用户依据兴趣挑选商品，或者挑选产品的这样两个大的纬度。...个性化推荐技术可以给我们网站带来非常大的效果上的提升，这是一个大概的数据，它的最大的优势就在于新用户的转化率，尤其是新用户在头几个访问的时候，如果你能抓住他的兴趣，迅速给他推荐一些他感兴趣的产品，或者是感兴趣的信息...兴趣图谱跟社交图谱的一个重大区别，在这里做了一个简单的描述，在兴趣图谱中人群更多是一个生人的网络，大家来到兴趣图谱之前互相之间不太认识，依据兴趣来结合新的网络。...我们把社交图谱融入兴趣图谱也有一个很大的提升，首先是推荐准确率提升了，纯粹用兴趣图谱做推荐的时候，新用户转化率比较好。
如果我们能挖掘出“用户为什么会消费”的“兴趣点”，就能很好的缓解该问题。 1.3 内容理解相关研究 1.4兴趣图谱 这里作者将兴趣点分层了概念、话题和事件 2....兴趣点图谱建设 2.1 兴趣点挖掘 所谓的兴趣点，就是‘概念’、‘话题’、‘事件’的总称。作者在挖掘出兴趣点后，再基于句式规则、实体抽象等方法将兴趣点分类成‘概念’、‘话题’、‘事件’。...下面我们主要介绍兴趣点是怎么挖掘的。 难点： 1）粒度难以合理成符合用户的兴趣 2）训练样本人工难以标注 方案： 1、使用UGC数据，即搜索数据，用户真实表达需求。...pattern集合 2、从Query集合中匹配Query 3、从匹配到的Query并提出候选兴趣点 4、用得到的候选兴趣点匹配出候选Query 5、基于候选Query泛化出候选Pattern...兴趣点图谱应用 3.1 内容理解 简单来说就是把文章打上概念、事件、话题。
Content Mapping，翻译为内容映射也好，或者理解为内容图谱，实际上是一种帮助我们组织和理解网站所包含内容的数据可视化技术。...这项技术与思维导图Mind Map非常类似，只不过这项技术的应用对象集中在网站的内容上。它帮助网站主发掘、可视化网站的内容。...更具体的来说，这项技术可以让站长们看到你的内容与目标客户、内容与网站用户以及网站内容其他方面的关系，帮助站长们找到网站内容策略中的空白点（或者是发现一些潜在的机会）。...包括我们的目标客户，要了解他们希望从我们网站上得到什么 2、理解我们的网站用户。理解用户访问我们网站的原因，知道哪些内容是用户需要的。...3、深刻理解网站内容的一些标准和要求，例如文章风格、类型、写作技巧等等。 如果正在为一个现存的网站工作或者做网站的重构项目，对网站现有的内容进行审计是非常必要的。
大家好，我是戴先生 废话不说，直接上效果图 ##效果图 获取完整代码，可公众号内回复：vuepress 链接地址：你好，戴先生 (daijiyong.github.io) ##为什么要个人网站...##网站功能 搜索 时间轴 顶部导航栏 侧边导航栏 文章目录 自定义主题色 其他功能 功能简约、界面大气 ##网站原理 往往一个开放的网站需要三个基本要素 外网IP或者域名 一台服务器 网站内容...（一堆能在浏览器运行或展示的文件） 一般情况下，前两者都是需要花钱的 通过GitHub或者Gitee公开项目可以实现前两者 我们只需要准备网站内容就行了 网站的框架使用开源框架vuepress实现 我选用是...就是一个开放访问的个人网站了 具体内容我们手敲文字就可以了 ##准备工作 一个GitHub或gitee账号（以下以GitHub为例，建议用Gitee，国内服务器比较稳定） 一台安装了Node.js...进入GitHub的仓库就能看到提交的内容了 进入仓库settings/pages，即可发布你的网站了 https://USERNAME.github.io 浏览器输入这个网址，就能看到你的个人网站了
概述 用户兴趣是推荐系统中非常重要的trigger，在召回阶段，通过召回与用户兴趣相匹配的item，在排序阶段，用户兴趣作为很重要的一个特征维度，与用户兴趣越相似的item将会被排到越靠前的位置。...因此，在推荐系统中，对于用户兴趣的建模显得尤为重要。在目前为止，通常采用的方法是对用户的历史行为挖掘，实现对用户兴趣的建模。...其主要原因是用户的兴趣是多样的，统一的固定长度的embedding难以刻画用户兴趣的多样性。...深度兴趣网络DIN 在实际场景中，用户的兴趣往往是多样的，或者说是多个维度的，在上述基本的网络模型中，通过对用户行为序列建模，得到用户兴趣的固定长度的向量表示，这样的固定长度的向量难以表达用户的不同兴趣...总结 鉴于单一的固定向量不能表达用户兴趣的多样性，在深度兴趣网络DIN中使用了注意力机制捕获目标item与用户的行为序列中的item之间的相关性，得到在特定目标item的场景下的用户兴趣表示，从而提升对用户及时兴趣的捕捉能力
为了便于后期分析粉丝兴趣，请将该表中的这种情况进行拆分为多条。
在召回阶段，根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）可能感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。...目前，对于用户兴趣的建模，通常是从用户的历史行为中挖掘出用户兴趣，以当前的深度学习模型为例，通常是将User的历史行为数据embedding到一个固定长度的向量中，以此表示该用户的兴趣。...然而在实际环境中，一个用户的兴趣通常是多样的，使用单一固定长度的embedding向量难以刻画用户兴趣的多样性。...，该簇代表了用户兴趣的一个方面。...动态兴趣个数对于不同的用户，其兴趣的个数K 是不一样的，在参考[1]中给出了计算特定用户u 的兴趣个数K_{u}^{'} K_{u}^{'}=max\left ( 1,min\left ( K,log
霍兰德职业兴趣理论由心理学家约翰·霍兰德（John Holland）于上世纪50年代提出。他提出人们的职业兴趣可归纳为六种基本类型，并且人们的职业满足度与职业类型和个人兴趣类型的匹配度有关。...六种职业兴趣类型 现实型（Realistic）： 通常喜欢与物体、机器等进行操作，喜好实际操作的工作。...应用在职业选择和个人发展上 霍兰德职业兴趣理论可以帮助个人认识自己的兴趣和倾向，从而做出更合适的职业选择。同时，企业也可运用此理论，合理地安排员工岗位，以提高工作满意度和效率。...总结 霍兰德职业兴趣理论通过六大兴趣类型，为职业规划提供了全新视角。了解自己的兴趣类型，有助于找到与之匹配的职业，从而实现个人价值和职业满意度的提升。
兴趣曲线 想象一下你有一场表演，为此设置了5个相对独立的小节目，你知道观众对每个小节目的兴趣和兴奋程度，那么如何安排这5个节目的顺序呢？...一条良好的兴趣曲线 上图是一条良好的兴趣曲线， 在 A 点，客人会感受到一定级别的愉悦体验，否则他们很可能就此离开，我们期望初始的兴趣能尽可能地高，以确保能留住客人。...评估兴趣 事实上，量化的兴趣评估基本上是不可能的，目前还没有一个客观的指标来评估玩家的「有趣度」这样的数值。不过好在我们也不需要知道那种数值，我们只需要知道相对的兴趣程度和兴趣的变化就够了。...把三种兴趣因素放在一起，画三条兴趣曲线，你能对你的游戏产生更深的洞见。反过来，从设计兴趣曲线角度设计游戏，你就会拥有更强的设计能力！...我对兴趣曲线的直觉是否和玩家一样，如果让玩家来画他们的兴趣曲线看起来会是什么样的？ 每个玩家都不一样，不同类型的玩家的兴趣曲线可能差别会很大，试着为目标类型的玩家创造属于他们的兴趣曲线吧。
原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱，分别包含内容如下： 组织图谱： 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱： 某蛋白在细胞内的定位情况，如核内、细胞膜上等。...病理图谱： 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。...最近，HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱，让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧： 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了，神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 （MAP2），而轴突富含低分子量...可以看到血液图谱目前仅有RNA信息，没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况，可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。...代谢图谱 代谢图谱主要是手工整理了胞内的代谢通路，确定了各类代谢反应及其胞内定位，具体如下： ? 不同代谢通路，如组氨酸代谢和磷酸戊糖途径。 ? 胞内不同部位，如线粒体、胞浆、内质网、核内等。 ?
在召回阶段，根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）可能感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。...目前，对于用户兴趣的建模，通常是从用户的历史行为中挖掘出用户兴趣，以当前的深度学习模型为例，通常是将User的历史行为数据embedding到一个固定长度的向量中，以此表示该用户的兴趣。...然而在实际环境中，一个用户的兴趣通常是多样的，使用单一固定长度的embedding向量难以刻画用户兴趣的多样性。...，该簇代表了用户兴趣的一个方面。...通过多兴趣提取器层，对用户行为序列得到了用户的多个兴趣向量，为了评估多个兴趣向量对目标Item相关度及贡献度，在[1]中设计Label-aware Attention机制来衡量目标Item选择使用哪个兴趣向量
它定位在基于手机通讯录和QQ通讯录的熟人通用型社交，仍然有许多社交领域没有触及到，例如家庭社交、陌生人社交、兴趣社交、匿名社交等。...整体而言，微群组更多是做LBS，然后才是兴趣的群组社交。它补齐腾讯在移动端没有基于位置和兴趣的群组社交的短板，用户确实存在着这样的刚需。...开放式的群，围绕陌生人的群，基于位置和兴趣的群，便于搜索发现的群，这些都是微信群和手机QQ群做不到的。 还有就是营销。...按照这个路径走下去，微群组将成为腾讯兴趣和话题社交的核心产品。微信朋友圈和微信群、手机QQ空间做熟人社交，微群组、微社区、微视、以及未来的微吧形成兴趣社交矩阵。...熟人社交和兴趣社交成为腾讯的两驾社交马车。 SuperSofter是微信第一自媒体联盟WeMedia成员。
文章有字数限制，看来必须要到140才行呀，可是我只是想试试并没有打算写那么多字呀，你这么要求让我很为难呀，作为用户我有权利强烈谴责你们。收到谴责信号请立即取消1...
学习，不是罗列知识点，而是要学。你不需要把所有东西都列出来，你只需要想清楚自己现阶段的学习就好，慢慢学习，慢慢进步。
职业发展道路基本有3条： 第一条路线（技术专精）： 初级Java开发---中级--高级---项目主管--Java项目经理---网站架构师----资深专家 第二条路线（技术转产品）：初级Java开发---...附：在大型网站技术架构中，涉及到许多的技术，这些技术是具备大型网站架构设计能力的前提和基础。 下面的技术图谱都是围绕Java后端工程师展开的。
▲ 点击下方“十二画说职场”关注公众号，置顶收藏 在橘长的私域群看到了一篇关于兴趣为导向的文章，很有启发。今天讲讲你会为“兴趣”工作吗？...一、“兴趣”为导向 “我不喜欢这个工作” “我想找一个感兴趣的工作” 看到别人能把兴趣变成职业，感到万分的羡慕，认为把兴趣变成职业一定是很快乐的事情。...职场上是以结果为导向 而兴趣则在于过程体验 首先，何为兴趣。 很多人对这个兴趣这个概念模棱两可。简历上最频繁的兴趣关键词无非就这几个：运动、绘画、书法、摄影、音乐、阅读。...因此在我看来，工作最重要的是做适合自己的事情，而并非感兴趣的事情。古典老师在《拆掉思维里的墙》中将兴趣分为了三个境界：兴趣、乐趣和志趣。 兴趣是让你好奇的东西，让你觉得可以尝试一下。...因此，成功人士告诉你的要做感兴趣的事情其实指的是“志趣”，而你却把它理解成最浅层的“兴趣”！ （完）
兴趣线...我要想说下兴趣线是什么，这个很多人叫时间轴，UWP时间轴的做法其实就是一个ListView。
，并增加过拟合风险； 不需要将用户的所有兴趣都压缩到同一个向量中。...通过引入局部激活单元，DIN 模型通过软搜索历史行为的相关部分来关注相关的用户兴趣，并采用加权总和池化来获取有关候选广告的用户兴趣的表示形式。...与候选广告相关性更高的行为会获得更高的激活权重，并且支配着用户兴趣。这样用户 的兴趣表示向量就会随着广告的不同而变化，从而提高了模型在有限尺寸下的表达能力，并使得模型能够更好地捕获用户的不同兴趣。...由于表示向量长度固定，所以其表达也会受到一定的限制，假设最多可以表示 k 个独立的兴趣爱好，如果用户兴趣广泛不止 k 个则表达受限 ，极大的限制了用户兴趣多样化的表达，而如果扩大向量维度则会带来巨大的计算量和过拟合的风险...目的是保留用户兴趣的强度。举个例子：一个用户的历史行为 90% 为衣服，10% 为电子产品，对于 T 恤和手机两个候选广告，T 恤会激活大多数属于衣服的历史行为，并且可以获得更高的兴趣强度。
数据图谱？知识图谱？ 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。...现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上，是对个人了解以后生成的个性化推荐，知识图谱也可能有，也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。...苏克毅对于机器能否识别新知识持比较悲观的态度，他指出，新知识一定要从旧知识边缘产生出来，如果说产生不出新知识，那是因为旧知识不够大，而机器从来没有找出数学家感兴趣的东西，它找的都是细枝末节的内容。...而苏克毅指出，COIC做数论的时候，不是没有找出来新的东西，可这些都是数学家没有兴趣或者没用的东西。...不过这只是把图谱和推理杂糅起来了，即使如此，认知图谱肯定是知识图谱，图谱被扩充了，常识性的知识和推理的模型也被加进去了。
很早之前整理了一份DBA 技能图谱，最近有朋友问源文件，正好随着技术迭代，针对技能图谱做了补充。
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