本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark Apache Mahout SVDFeature(C++) LibMF(C+ +,Lin...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...) - 推荐系统实战 X 交流学习 Java交流群 博客 知乎 Github
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
无独有偶，DARPA也在2012年出台了ADAMS项目，该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。...因此今天我们来了解下PRODIGAL，希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。...PRODIGAL不再试图用一个固定的分类器使用架构来检测异常，而是根据不同的威胁类型建立灵活的检测架构。...美国SAIC和四家高校研发的PRODIGAL系统通过多种算法的灵活使用，使得现实中部署内部异常检测系统成为可能。...PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署，在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库，相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统。
作为抛砖引玉，今天我们介绍一种内部威胁检测系统架构，希望可以对大家了解这个领域有所帮助。...企业中的内部威胁检测系统要求 企业中部署内部威胁检测系统的前提是实行内部安全审计，内部员工的计算机操作与网络使用行为应得到详细的记录，无论使用何种商业审计软件，进行内部人行为监控起码应包括以下类别： 登录事件...内部安全审计的基础上，我们可以建立内部威胁检测系统，该系统应当满足几个最基本的需求： 检测系统可以对内部用户行为进行风险判定，给出一个风险预估值供安全人员分析（数值化结果）； 检测系统应可以检测常见攻击...小结 信息化的发展导致内部威胁的潜在危害越来越大，因此实际中的内部威胁检测系统便成为了亟待研究的问题。今天我们介绍了一种基于用户/角色行为的三层内部威胁检测系统框架。...传统的异常检测更多侧重于特征矩阵分析，而忽视了实时检测与多指标异常分析，多指标异常检测正是实现多类内部威胁检测的有效方法，因此三层检测系统一定程度上弥补了上述不足。
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1.4 开发和评价异常检测系统 有一个可以量化的指标对于学习算法的评估是十分重要的，通过某些数值指标，我们可以很方便地判断当前系统的优劣。...例如：1.欺诈行为检测2.生产（例如飞机引擎）3.检测数据中心的计算机运行状况 例如：1.邮件过滤器2.天气预报3.肿瘤分类 1.6 特征选择 对于异常检测算法，影响系统好坏的主要因素就是特征的选取，...然后我们使用公式得到某个待检测样本的 p(x) ，依此来预测是否出现异常。 原始高斯模型和多元高斯模型的对比： 二、推荐系统 2.1 产生目的 推荐系统，是机器学习中的一个重要的应用。...而推荐系统就是这样一种算法，可以学习得到数据的特征。 下面我们将以一个电影评分的例子来介绍推荐系统，首先对于这个例子进行一些定义。...实现细节 现在假设我们有一个新的用户 Eve 没有给任何电影评分，我们来分析一下，推荐系统会预测什么评分。
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
配置限制红黄绿名单红名单：恶意流量IP，当前IP所属所有流量不进行任何检测，直接阻断黄名单：恶意流量IP，当前IP所属所有流量不进行TCP重组，但进行单包检测绿名单：合法流量IP，当前IP所属所有流量不进行...TCP重组，但进行单包检测匹配到恶意流量后，客户端IP加入黄名单并计数加1，当前IP所属所有流量不进行TCP重组，但进行单包检测黄名单中客户端IP达到一定计数阈值时，加入红名单，当前IP所属所有流量不进行任何检测...泊松抽样泊松抽样是随机抽样的一种，由于它不易产生同步问题，可以对周期行为进行精确测量；也不易受其它新加抽样的影响，因此，IPPM 将泊松抽样推荐为网络流量抽样的使用方法。...检测到异常流量时，设置自适应抽样的抽样概率为 p1 = 0.2，p2 = 0.1，p3 = 0.01，未检测到异常流量时，设置为固定抽样概率 p = 0.2流超时老化策略令常数 T1、TN 表示两个超时阈值...高速网络入侵检测与防御[D].吉林大学,2008.张孝国.
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...二、基于内容的推荐系统 1、简要描述 还是上面的几个人和几个电影，现假设已知每部电影的爱情属性和动作属性，分别用x1和x2表示每部电影的这两个特征值，加上x0=1，则该场景变为线性回归场景。...2、计算单个用户的θ 列出类型线性回归的代价函数，但是在推荐系统中，有一些和线性回归的代价函数不太一样的地方： 1）求和的时候，只计算用户已经打过分的电影，忽略未打分的电影。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
简介现有的系统审计存在局限性：1)大量假告警，2)依赖于专家知识，3)检测信号不精确。...论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...方法 SHADEWATCHER架构如图所示，主要包括四个阶段：构建知识图谱(KG builder)、生成推荐模型、威胁检测和模型调整。...威胁检测：将实体划分为正常实体和对抗实体，通过计算两实体的向量表示的内积预测二者间交互的可能性，若概率大于阈值则定义为网络威胁。 模型调整：分析人员可以将识别的假告警作为新负样本重新训练模型。
这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程，包括异常检测算法以及推荐系统设计。异常检测是一个非监督学习算法，用于发现系统中的异常数据。...推荐系统在生活中也是随处可见，如购物推荐、影视推荐等。课程链接为： https://www.coursera.org/course/ml。...异常检测系统评价： 和我们之前学习的监督学习一样，我们需要评估该异常检测系统，但是异常检测算法是 unsupervised ，即我们无法根据y值来评估预测数据。...） 问题描述 基于内容的推荐系统（Content-based recommendations） 现在我们假设每部电影有两个特征： x 1 代表浪漫程度， x 2 代表动作程度。...基于内容的推荐系统（Content-based recommendations） 现在我们假设每部电影有两个特征： x 1 代表浪漫程度， x 2 代表动作程度。 ?
驱动程序对于计算机系统的正常运行至关重要。如果没有驱动程序，操作系统将无法访问和控制硬件设备。...今日软件分享：硬件驱动系统检测（链接放在下方 自取即可） 软件介绍： 1.可以检测 软件驱动检测下载 2.可以加速 游戏加速 系统检测 优化性能...3.可以还备 驱动备份还原 系统还原 4.可以修复 网络 无声 设备 等问题情况 5.可以查看 查看所有硬件具体信息...和 使用情况 使用教程 界面 点击扫描（自动检测出 缺少驱动 或者 有更新的驱动） 点击更新会自动下载更新 最新驱动 点击第二栏 还可以游戏加速 系统优化 点击第三栏 各种功能齐全 点击还原备份...（还能驱动备份 系统还原） 点击系统信息（查看各种硬件 系统 详细信息）
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。
这种hard target的方法会忽略那些没有被观察到的反馈的作用，例如有的item没有被推荐，但是就说明user不喜欢该item吗？...方法 推荐系统模型 h_{\theta}(c,i) 通过上下文 C 来推荐item I 。...本文就是希望将流行度分布作为soft target来促进推荐系统的性能，那么根据定义我们现在需要将流行度进行标准化，但是会存在一个问题，就是直接对流行度进行标准化后，argmax得到的位置和one-hot
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
在这篇文章中，将会涉及两个话题——异常检测和推荐系统，我们将使用高斯模型实现异常检测算法并且应用它检测网络上的故障服务器。我们还将看到如何使用协同过滤创建推荐系统，并将其应用于电影推荐数据集。...异常检测 我们的第一个任务是利用高斯模型判断数据集里未标记的例子是否应该被认为是异常的。我们可以在简单的二维数据集上开始，这样就可以很容易的看到算法如何工作。 加载数据并绘图。...协同过滤 推荐系统使用项目和基于用户的相似性计算，以检查用户的历史偏好，从而为用户推荐可能感兴趣的新“东西”。在这个练习中，我们将实现一种特殊的推荐算法，称为协同过滤，并将其应用于电影评分的数据集。...实际上推荐的电影并没有很好地符合练习文本中的内容。原因不太清楚，我还没有找到任何可以解释的理由，在代码中可能有错误。不过，即使有一些细微的差别，这个例子的大部分也是准确的。 最后的练习结束了!
产品原来的名称 产品现在的名称 DDoS防护 T-Sec DDoS防护 云防火墙 T-Sec 云防火墙 安全治理 T-Sec 网络入侵防护系统 哈勃样本智能分析平台 T-Sec 样本智能分析平台 御界高级威胁检测系统...T-Sec 高级威胁检测系统 云镜主机安全 T-Sec 主机安全 反病毒引擎 T-Sec 反病毒引擎 御点终端安全管理系统 T-Sec 终端安全管理系统 终端无边界访问控制系统 T-Sec 零信任无边界访问控制系统.../ T-Sec 凭据管理系统 安全咨询 T-Sec 安全咨询 渗透测试 T-Sec 网站渗透测试 应急响应 T-Sec 应急响应 代码审计 T-Sec 代码审计 漏洞检测 T-Sec 脆弱性检测服务...安图高级威胁追溯系统 T-Sec 高级威胁追溯系统 安知威胁情报云查服务 T-Sec 威胁情报云查服务 御知网络资产风险监测系统 T-Sec 网络资产风险监测系统 安脉网络安全风险量化与评估 T-Sec...➤推荐阅读 业务出海再添保障 腾讯云获新加坡MTCS最高等级安全评级 腾讯安全面向广大企业免费开放远程办公安全保障服务 国内首家！
逻辑漏洞 工具篇 Safe3 WVS 工具篇 Nmap 工具篇 BruteXSS 工具篇 AWVS 实战篇 WordPress 实战篇 南方 0day 实战篇 余闻同学录 实战篇 迅雷 CMS 实战篇 捷达系统...第8章 特勤组——破解、漏洞利用和技巧 第9章 两分钟的训练——从零到英雄 第10章 赛后——分析报告 继续教育 关于作者 文档更新 高级基础设施渗透测试 零、前言 一、高级基础设施渗透测试简介 二...VLAN 攻击 九、VoIP 攻击 十、不安全的 VPN 攻击 十一、路由和路由器漏洞 十二、物联网利用 高度安全环境下的高级渗透测试 零、序言 一、成功渗透测试的规划和范围界定 二、先进侦察技术 三...五、基于机器学习的僵尸网络检测 六、异常检测系统中的机器学习 七、检测高级持久性威胁 八、绕过入侵检测系统 九、绕过机器学习恶意软件检测器 十、机器学习和特征工程的最佳实践 十一、答案 BashShell...、逆向工程 Windows 应用 十三、利用开发 十四、网络威胁情报 十五、Python 的其他奇迹 十六、答案 渗透测试即时入门 零、序言 一、渗透测试即时入门：如何建立测试实验室 IOT 渗透测试秘籍
1、引言 对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交叉特征是至关重要的。交叉特征指的是两个或多个原始特征之间的交叉组合。...例如，在新闻推荐场景中，一个三阶交叉特征为AND(user_organization=msra,item_category=deeplearning,time=monday_morning),它表示当前用户的工作单位为微软亚洲研究院...传统的推荐系统中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 1）重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计
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