用户在使用一个APP或者浏览网页的过程中，都是由一些行为构成的，以资讯类为例，通常对一个帖子感兴趣，对于感兴趣的帖子，通常会点击进入查看，或者点击收藏或者对其进行评论，这一系列行为的背后都体现了用户的兴趣，而对用户行为过的帖子的序列的挖掘，能够对用户兴趣的表征。
导读：58 同城作为一个 UV 千万量级的APP，覆盖了租房，招聘，二手房，二手车，本地生活，新房，新车等多个业务。在首页这个复杂的业务推荐场景下，我们面临着多业务融合挑战。如何利用从双通道到多通道到多场景适配的深度学习模型，实现涉及连接效率提升，增加商业收入，提高用户体验，优化用户流程，支持运营活动的各种目标的平衡。本文将以58同城首页猜你喜欢为例，将具体介绍实践多业务融合推荐场景下的深度学习模型应用，以及相关的工程实践。
导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户的需求？如何平衡各业务之间的流量分配？如何增加多样性提升用户体验？这些问题将在本次分享中解答。
（押韵支持来自我们去年的文章 Python有嘻哈：Crossin教你用代码写出押韵的verse）
我不了解您，但就我个人而言，通过查看实际示例和代码片段，我学到了更多。对我来说，这是难以处理在在例子你读一个概念 Class A和 Class B，或者当我看到经典的 foo(bar)例子。我不想和你做那种事。
修改django_project/blog/views.py,增加分页代码，某个用户所发帖子列表视图类：
用户体验（UX）和用户界面（UI）有着千丝万缕的联系。 这两个术语的意义常常被误解： UX设计师需要平衡业务目标和产品目标，同时对用户的需求也有深刻的理解。 UI设计师确保产品的界面直观，响应迅速并且尽可能吸引人。
这节我们使用Django的model创建数据库表，以及如何使用Django ORM查询数据库并过滤结果。接下来开始：
MiNet: Mixed Interest Network for Cross-Domain Click-Through Rate Prediction(CIKM20)
大约七年前，谷歌决定关闭谷歌阅读器，这是一个世界闻名且深受喜爱的RSS阅读器，我觉得从那时起，没有其他服务像它一样受到如此真诚的哀悼。我还记得，当我打开HTC一款小巧的 Wildfire 阅读器时，那种温暖的感觉。
以下是一个简单的 Django 个人博客开发示例。在这里只概述基本步骤和代码。请确保你已经安装了 Python 和 Django。
用户-商品交互的时间顺序可以揭示出推荐系统中用户行为随时间演进的序列性特征。用户与之交互的商品可能受到用户曾经接触的商品的影响。但是，用户和商品数量的大量增加，使得序列推荐系统仍然面临很多重要问题：（1）对短时用户兴趣建模的困难；（2）捕捉用户长期兴趣的困难；（3）对商品共现模式的建模效率较低。为了应对这些挑战，本文提出了一个记忆增强的图神经网络（memory augmented graph neural network, MA-GNN），以捕捉用户的长期和短期兴趣。
今天我们学习下阿里的深度兴趣网络（Deep Interest Network，以下简称 DIN），目前很多应用在推荐系统中的模型，都是以 Embedding & MLP 的方法结合，这种方法相对传统机器学习有较好的效果提升，但是在其还是存在一些缺点：
專 欄 ❈追梦人物，Python中文社区专栏作者。电子科技大学计算机学院研究生，从事大数据分析研究方向。主要使用 Python 语言进行相关数据的分析，熟练使用 django 开发网站系统。Django开源论坛作者。 博客地址： http://www.jianshu.com/u/f0c09f959299 ❈ 您有一份PyLive主讲人邀请函请查收！ Web 应用的交互过程其实就是 http 请求与响应的过程。无论是在 PC 端还是移动端，我们通常使用浏览器来上网，我们的上网流程大致来说是这样的： 我们
项目：基于某些设置项的Django安装结果； 应用程序：模型，视图，模版，URL的组合 应用程序和框架进行交互，并提供特定的功能，并可以在不同的项目中加以复用。 创建项目 $ python manag
Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction(CIKM 2020)
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。
MRIF: Multi-resolution Interest Fusion for Recommendation(SIGIR2020)
今天阅读的是阿里 2018 年的论文《Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction》，文章中提出的 DIEN 是之前我们介绍的 DIN 的改进版。
今天学习如何使用基于类的视图来创建，更新和删除帖子。一旦我们习惯使用这种方式会非常方便。 接下来开始：
作者丨 Reddit 译者丨王强 策划丨万佳 多年来，Reddit 已经发展成互联网世界一片广阔而多样化的土地。Reddit 的核心是众多社区组成的网络。从你时间线的内容到整个站点的无数讨论中反映的文化，社区犹如 Reddit 流动的血液，让它变成今天这个模样。Reddit 多年来的增长给一直以来为我们服务的数据处理和服务系统带来了极大压力。 本文介绍了我们构建适应 Reddit 规模系统的历程，并会谈到为什么这一历程是寻找更佳途径的必要之路。 1需求 探索新去处从来不是什么舒舒服服就能做到的事情。无论是学
推荐系统技术，总体而言，与NLP和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参考。
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681
本文介绍的论文是：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》
第五部分 Introduction Welcome to the 5th part of the tutorial series! In this tutorial, we are going to learn more about protecting views against unauthorized users and how to access the authenticated user in the views and forms. We are also going to implemen
在当今信息爆炸的时代，传统的SEO手段已经不再足够。为了更好地满足用户个性化需求，我们需要突破传统SEO的限制，采用更智能、更个性化的优化方法。本文将介绍如何利用Python爬虫实现个性化搜索优化，让您的网站在用户搜索中脱颖而出。通过个性化搜索优化，您将能够更好地了解用户需求、提供符合用户兴趣的内容，并有效提升网站的排名与用户体验。
大多数点击率模型聚焦于用户行为建模来提高准确性，往往仅关注与用户发生点击交互的item本身，而忽略被点击item附近同样被展示的其它选品(称为item的上下文)，因此导致性能较差。如下图，常见模型只考虑高亮的item本身，忽略了list中同时被展示的其它3个item。为解决这个问题，本文提出了深度上下文兴趣网络(DCIN, Deep Context Interest Network)，在构建CTR模型时兼顾考虑item上下文信息，并在离线和在线评估中都取得不错的提升。
大多数现有的新闻推荐方法都依赖于隐式反馈，如点击来推断用户兴趣和模型训练。然而，点击行为通常包含大量噪音(误点击)，无法帮助推断出复杂的用户兴趣，例如不喜欢。仅针对点击行为训练的feed推荐模型无法优化其他目标，例如用户参与度。
近日，拥有 10 亿月活用户的 Instagram 分享了其内容推荐系统的关键内容，包括：Explore 基础构建模块的开发、元语言 IGQL工具、Explore 系统框架等。
今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文，除考虑位置本身的影响外，还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响，一起来看一下。
相比于其他电商场景，外卖场景对于实时发现和反馈用户兴趣的能力有着更高的要求。近年来，美团外卖算法团队摸索出了一套适用于外卖场景的智能陪伴型导购架构和策略。这一举措已经取得了显著成效，本文将详细介绍外卖搜索技术团队搭建智能陪伴型导购时，所遇到的挑战以及解决思路，希望能对大家有所帮助或启发。
使用 Django 的模型，都是 django.db.models.Model 类的子类。
XSS（Cross Site Script）攻击又叫做跨站脚本攻击。他的原理是用户在使用具有XSS漏洞的网站的时候，向这个网站提交一些恶意的代码，当用户在访问这个网站的某个页面的时候，这个恶意的代码就会被执行，从而来破坏网页的结构，获取用户的隐私信息等。
在本教程中，我们将连接并启用Django管理站点，以便您可以管理您的博客网站。Django管理站点预先构建了一个用户界面，旨在允许您和其他受信任的个人管理网站的内容。
标题：Mining Interest Trends and Adaptively Assigning Sample Weight for Session-based Recommendation 地址：https://arxiv.53yu.com/pdf/2306.11610.pdf 会议：SIGIR 2023 学校：清华
本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作，发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解，而忽略了推荐任务中最核心的目标：用户。现有方法本质上当前会话的建模，而忽略了用户建模。而本文发现用户历史会话和相似用户信息也可以很好地辅助用户兴趣建模，特别是在用户当前会话信息较少（冷启动）的场景下效果更佳。
用户画像一般是指将用户信息标签化的过程，在分析用户属性这种静态维度时，通过平台自身的合理引导便能获取到精准的用户信息，那么关于”用户兴趣“这种可变动态的属性该怎么去构建用户画像呢?这个新浪微博的案例或
{% csrf_token %}包含了自动生成的令牌，避免跨站点请求伪造(CSRF)
美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中，基于对业务实际场景中用户决策心智的观察，创新性地提出了深度上下文兴趣网络，精确建模了用户的兴趣，提升了CTR等线上业务指标。本文介绍了相应算法背后的动机、建模方法以及工程优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大专项研究计划已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。
多分辨率分析https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/84826773
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就称为推荐系统的重要组成部分和先决条件。很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。
TLDR: 本文针对移动互联网业务中用户在app中既使用搜索又使用推荐服务的场景，提出了一种搜索增强的序列推荐框架SESRec。该框架通过将用户的搜索与推荐兴趣相结合，解耦了用户搜索和推荐行为中相似和不相似兴趣之间的联系。另外，由于用户反馈中缺乏兴趣之间相似度的标签，我们利用了对比学习自监督兴趣的解耦。实验验证了所提出框架的有效性。
7月30日，搜狐大数据中心技术经理李滔在CSDN Spark微信用户群，与近千名Spark技术开发人员，结合搜狐内部的新闻与广告推荐系统，深入分享了团队基于Spark的机器学习实战。 ---- 李滔，中国科技大学博士毕业，现供职于搜狐大数据中心用户推荐部，从事推荐和广告算法研发工作。主要关注技术方向包括广告技术、并行计算、大数据分析等。 李滔曾就职于理光北京研究所以及Teradata公司。在理光期间设计了理光相机的第一代人脸检测/对焦系统。之后在Teradata公司从事大规模数据挖掘的算法设计开发，基
写在前面： 最近有一个新需求，需要收集某吧和某博进行舆情监控和情感分析，本文记录了收集某吧信息的过程，只用与学习使用，禁止用于其他非法活动。
本文主要关注微视频的推荐方面的一篇短文，现有的微视频推荐模型依赖于多模态信息，并且学习的embedding无法反映用户对微视频的多种兴趣。本文结合对比学习提出提取对比多兴趣并设计微视频推荐模型 CMI。CMI 从用户的历史交互序列中为每个用户学习多个兴趣embedding，其中隐式正交微视频类别用于解耦多个用户兴趣。此外，构建对比多兴趣损失，以提高兴趣embedding的鲁棒性和推荐的性能。
TLDR：本文首先讨论了在序列推荐中需要考虑的多行为序列的特性，即多行为序列中的不平衡性、异质性以及多行为序列间的独特性与关联性，然后提出了基于动态路由的多行为序列建模新方法，分别从序列层面和物品层面来动态计算其特征重要性。
简单理解，就是通过不断分析用户以及和用户兴趣相同兴趣的人，跟网站互动，不断更新，找到用户最喜欢的物品，过滤掉不喜欢的物品。
截至2014年6月，每天有超过3亿用户在使用手机社交软件。对比PC互联网时代，当年百度贴吧一个“贾君鹏你妈喊你回家吃饭”的帖子一周回帖30万引起媒体注意，被炒作起来。在兴趣部落里，天天都有评论超过10万的话题，火爆程度远胜当年的百度贴吧。在关系链社交大局已定的同时，兴趣社交成为新的蓝海，充满了机遇与挑战。腾讯汇客厅秉承“轻分享，讲干货”的理念，邀请到QQ兴趣部落的负责人Thomas王剑伟与大家分享有关兴趣社交的想法和理念。 以下为分享干货。如时间有限，可以只读以下核心观点和橙色部分，获得概要。 1. QQ用
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