事实上，不同的搜索应用之间，彼此差异非常大。每个应用都有截然不同的相关性预期。 通用型搜索应用，比如Google，要返回有用而可靠的信息。 电商网站为了达成交易，就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息，为用户推荐合适的商品，促进销售。 医疗、法律和学术研究领域的专家搜索，通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。 信息检索与相关性 那么，搜索的相关性有系统性的基础和通用的工程性原则吗？答案是有的。事实上，在相关性的背后藏着一门学问：学术领域里的信息检索（information retrieval）。 然而应用的相关性取决于各种因素，有些因素具有广泛性和普遍性，它们所涉及的就是信息检索中的文本排名；还有很多因素都是和具体应用息息相关的（比如，用户距离餐厅有多远）。 ü 识别出能够刻画内容、用户或搜索查询的关键特征。 ü 通过对特征的提取和对内容的丰富，想办法让搜索引擎理解这些特征。 ü 在搜索期间，通过构造信号来对用户搜索的相关性加以度量。
目的是在正确的时间，地点和环境下仅向用户显示感兴趣和相关的信息。如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。 从索引中检索相关文档，将其与查询匹配，并根据它们与查询的相关性对其进行排名。例如，如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣，则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎，并获得有关该主题的新闻报道。 与搜索不同，推荐系统通常不接受查询。取而代之的是，它分析用户的个人资料（例如，人口统计信息和环境）以及商品的历史互动，然后向用户推荐商品。用户特征和项目特征被预先索引并存储在系统中。 表1.1总结了搜索和推荐之间的区别。搜索的基本机制是“拉”，因为用户首先发出特定的请求（即提交查询），然后接收信息。推荐的基本机制是“推送”，因为向用户提供了他们没有明确要求的信息（例如，提交查询）。 表1.1：搜索和推荐的信息提供机制
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本次，介绍一下相关性分析以及相关性分析可视化常用方法。 0. 相关性分析 1.1 R语言默认函数cor cor(dd) 这里，原始数据中有缺失值，所以有NA，所以我们需要考虑缺失值，修改的代码如下： cor(dd,use = "complete.obs") 函数 Hmisc包中的rcorr函数可以对多个变量进行相关性计算，并且计算显著性。 注意，需要将变量转化为矩阵，才可以进行分析。 相关性系数可视化 R包进行相关系数可视化时，会将相关系数和显著性也输出到图片中，一步到位。
接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。 ，（qN，dN，rN）作为训练数据给出，其中 i 和 qi，di和ri（i=1，...，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。 这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，...，uM和一组N个项目 V=i1，... 2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。
Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。 图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。 在某些生活方式应用中，当用户搜索餐厅时，将根据相关性（查询-餐厅匹配）和用户兴趣（用户-餐厅匹配）返回结果。 明显的趋势是，在某些情况下，搜索和推荐将集成到单个系统中，以更好地满足用户的需求，而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术，因为它们在匹配方面很相似。 因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。
cell responses to tau and amyloid pathology in mouse models of Alzheimer disease》，提到了如何对两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制 也就是说，它并不是拿两次差异分析各自统计学显著的基因的交集去绘图，而是把在两次差异分析至少有一次是统计学显著的基因拿过去。 FCGR3A+ Mono 这两个单核细胞亚群，各自跟B细胞的差异基因，是否有比较好的相关性。 所以前面的 FindMarkers 函数需要调整参数哦，首先是推荐 logfc.threshold = 0,以及 min.pct = 0 ，这样返回全部的基因的差异分析结果。 如果你对单细胞数据分析还没有基础认知，可以看基础10讲： 01. 上游分析流程 02.课题多少个样品，测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要） 04.
最近需要研究flink-connector-kafka的消费行为，发现flink使用了kafka consumer一个比较底层一点的assign接口而不是之前比较常用的subscirbe,于是研究下二者之间的差异 assign的方法不能和subscribe方法同时使用。 然后看一下具体实现源码： <!
Getsploit - 受searchsploit启发的Vulners数据库的命令行搜索和下载工具。 它允许在线搜索所有最受欢迎的集合中的漏洞：Exploit-DB，Metasploit，Packetstorm等。 最强大的功能是在您的工作路径中即时利用源代码下载。 下面就是搜索攻击模块，需要根据提示申请api ? 打开链接： ?
Peripheral CD4+ T Cells Leads to Anxiety-like Behavior》，链接是：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31675497/ 首先看组间差异和组内差异 我们一直强调，看组间差异和组内差异主要是3张图，代谢组学和转录组都是一样，这个文章呢，主要是展现了 Partial Least-squares discrimination analysis (PLS-DA 然后是差异分析 可以使用热图和火山图的展示形式： ? （单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 代谢组学方法描述 首先保证是从6 to 8-week-old mice 体内通过 FACS AriaII 然后 各自独立去比较 Knock-out 和Scientific Control的差异 ： ?
具体到医学生物科研，生信分析越来越成为科研工作者必备的技能。我觉得生信分析的大方向可以分为三个：差异分析，功能分析和临床意义探索。 目前，很多数据库可以做差异分析，从mRNA、protein到DNA都有。因为蛋白是功能的执行者，因此是做差异分析的首选。 oncomine数据库总结几乎所有肿瘤的数据，mRNA水平研究差异。 TIMER数据库对单基因的差异分析，尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析，特别适用，可以做到统筹兼顾，有局部聚焦（oncomine）和全局通览（TIMER）的神奇效果。 上述数据库均是从mRNA水平研究表达差异，而人类蛋白组数据库（Human Protein Altas, HPA）则是主要从蛋白（也有mRNA）角度展示基因表达的差异，细胞和组织，健康和疾病，细胞系和临床样本 上述差异分析都是高通量实验的结果，需要我们进一步验证，也就是RT-PCR和Western Blot分别从转录和蛋白水平进行确认，增加结果的可信度。那么，如何做出漂亮的RT-PCR和WB结果呢？
无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？ 形象的来说，推荐引擎又被人们称为是无声的搜索，意思是用户虽然不用主动输入查询词来搜索，但是推荐引擎通过分析用户历史的行为、当前的上下文场景，自动来生成复杂的查询条件，进而给出计算并推荐的结果。 搜索和推荐的相互交融 搜索和推荐虽然有很多差异，但两者都是大数据技术的应用分支，存在着大量的交叠。 在另一些平台型电商网站中，由于结果数量巨大，且相关性并没有明显差异，因而对搜索结果的个性化排序有一定的运作空间，这里融合运用的个性化推荐技术也对促进成交有良好的帮助。 在作为互联网产品的连接器：连接人、信息、服务之间的桥梁，搜索和推荐有其各自的特点，本文对两者的关系进行了阐述，分析了异同。
我们可以查看使用某些搜索词是否与youtube上的观看次数相关。或者查看广告是否与销售相关。建立机器学习模型时，相关性是确定特征的重要因素。 我们将研究以下3种关系：年龄和体重，年龄和乳牙以及年龄和眼睛的颜色。 年龄和体重 ? 当我们观察年龄和体重之间的相关性时，图上的点开始形成一个正斜率。当我们计算r值时，得到0.954491。 该相关性的r值为-0.126163。年龄和眼睛颜色之间没有显著的相关性。这也应该说得通，因为眼睛的颜色不应该随着孩子长大而改变。如果这种关系显示出很强的相关性，我们会想要检查数据来找出原因。 我们的发现 现在我们可以快速看到一些相关性。 IMDb和烂番茄之间有很强的正相关性。以及主要视频和ID之间的强正相关性。 Netflix与Year之间存在轻微的正相关。 由于ID与所显示的两个平台之间的正相关和负相关性很强，因此先按顺序添加数据，然后依次添加Netflix和Prime Video。
要明白各自的使用场景，就要先知道他们的共同点和差异点。 共同点: 1.Memcached与Redis都属于内存内、键值数据存储方案,都是nosql数据库中的杰出代表。 2.几乎所有主流程序设计语言都有支持memcached和redis的客户端库，上手容易，门槛极低。 （没有身份验证也是能够在高负载下表现优良的一个原因，当然如果别人知道了端口和ip,后果很严重，这也是目前redis最大的安全隐患，许多知名互联网项目目前都未进行身份验证） 重要来了，差异点: 1.Memcached redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 所以通过以上分析，虽然Redis与Memcached都是作为两款非常优秀而且久经考验的缓存解决方案，各有优劣。
对此一般有两种进阶分析思路： （1）DE(Differential expression)--两组样本的同一细胞类型的基因表达差异分析； （2）DA(Differential abundance)--两组样本的同一细胞类型的丰度差异分析 ECs和心内膜ECs的表达均增加； ②通常表达于冠脉ECs的Pecam1与发育过程中肌小梁形成所必需的Nrg1在心内膜ECs中的表达均上调； ③心内膜特异性标记基因（Cdh11和Npr3）也表达上调。 表达量差异分析 如果仅仅是看单细胞亚群比例变化，其实流式细胞等技术就绰绰有余，而且成本更低可以做多个分组大量样品，单细胞比例也有足够的统计学说服力。 所以我们会看同一个单细胞亚群在不同分组的表达量 差异，因为它单细胞转录组虽然每个单细胞本身就成百上千个基因，但是每个单细胞亚群都是有成百上千个细胞，合起来就是两万多个基因基本都是会涉及到，差异分析起来也可以走常规转录组流程啦 文章里面也是有两个差异分析的火山图，如下所示： 两个差异分析的火山图 对大家来说，应该是没有什么难度了！
【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。 具体来说，我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法，包括偏最小二乘（PLS）【2】，潜在空间中的规则化匹配（RMLS）【3】，以及监督语义索引（SSI）【4】【5】。 结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。 让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。 我们还假设映射函数定义为 φ(q)=Lqq和φ′(d)=Ldd，其中 q 和 d 是表示查询 q 和文档 d 的特征向量，Lq 和 Ld 是正交矩阵。 和 ldj 是 Lq 和 Ld 的第 j 行向量，θq，θd、τq和τd 是阈值。
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。 【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。 在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。 例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。 用户-项目交互可以组织为二部图，在该图上执行随机游走以估计任意两个节点（一个用户和一个项目、两个用户或两个项目）之间的相关性【14】【15】。 为了结合各种辅助信息，例如用户配置文件和上下文，除了引入的 FM 模型外，还利用了张量分解【17】和集体矩阵分解【18】。我们向读者推荐了两篇关于传统推荐匹配方法的调查论文【19】【20】。
最近的几项研究强调了搜索和推荐系统是如何在不同层面表现出偏见。 抵制这种偏见，并在搜索中带来一定的公平性，不仅能创造一个考虑相关性和多样性的更加平衡的环境，而且对内容消费者和内容生产者提供一个更可持续的前进方向。 这篇短文探讨了最近的一些作品来定义相关性、多样性以及相关的概念。然后，它重点解释了在各种推荐环境中新兴的公平性概念。 在这样做的过程中，本文提出了比较，并强调了各种措施之间的合同，以及我们的概念和评估框架之间的差距。 原文作者：Sahil Verma, Ruoyuan Gao, Chirag Shah 原文地址：https://arxiv.org/abs/2008.01194 搜索和推荐的公平性方面 (CS IR)
接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。 参阅 《深度推荐模型——FM》 2.4.1 有偏矩阵分解 偏置矩阵分解 (BMF) 是一种用于预测用户评分的模型【1】，即将推荐形式化为回归任务。 匹配模型可以表述为： image.png image.png image.png 参阅《深入理解Spark ML：基于ALS矩阵分解的协同过滤算法与源码分析》 另一种成对损失，贝叶斯个性化排名 (BPR)【6】损失也被广泛使用： 其中 σ(·) 表示 sigmoid 函数，它将分数的差异转换为介于 0 和 1 之间的概率值，因此损失具有概率解释。 两种损失之间的主要区别在于，BPR 将正例和负例之间的差异强制尽可能大，而没有明确定义余量。
推荐系统 推荐系统即把恰当的内容推送给用户，类似于在一系列文档中过滤出用户想要的。 一般有两种方式: 看用户喜欢什么样的东西，然后检验当前文档是否和用户喜欢的相似【content-based】； 看喜欢特定文档的都是什么样的用户，然后看当前用户是否和他们一样[collaborative 传统的基于内容推荐模型是： image.png 他存在如下问题： 必须做一个yes/no的决策 初始的数据很少,基本基于配置 “学习”通过用户的yes判断，而且还要靠慢慢积累 通过向量模型可以做如下改进 image.png 是它利用了TR已有的模型作为相关性【分数】计算 对于初始的配置来讲也可以当做是一个向量用来和文档做计算分数 通过阈值模型来做决定是否推送给用户，并对过滤的结果通过效用模型来评估 用户得到的反馈之后反过来更新阈值学习和向量模型的学习系统 向量学习系统即调整向量本身的位置，和搜索类似 阈值模型困难在于：能被用户判断的数据都是送给用户的；开始的时候被标记的数据少；提供给用户一些试点的数据
TCGA的数据集提供了一个很好的平台，我们既可以分析它衍生新的课题，也可以通过它为自己分析的结果佐证。 这样需要画的图和构建的模型根据你想要查看基因数的变化会有很多变化，虽然可以通过循环之类的方式实现，但我并不推荐。懒人表示喜欢简单易懂的，有一种非常简约的办法：构造基因表达的相关系数矩阵，然后展示它。 构建一个函数来实现展示基因表达量相关性的功能，它主要完成3件事情，根据输入参数提取出进行分析的数据集，将这个数据集作为参数传入corrgram函数，然后将生成的图形输出。 因为RNAseq数据中包含的病人类型不一，所以在分析所有样本后，我增加提取癌症病人的代码，主要是原位瘤和转移瘤。前者在我见过的TCGA数据集肯定有，后面则不一定，所以用if语句控制了下分析流程。 反过来，红色和从左上指向右下的斜杠表示呈现负相关。色彩越深，饱和度越高，说明变量相关性越大。 右上角的饼图展示同样信息。颜色功能同上，相关性大小是由被填充的饼图块的大小来展示。
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