“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。 现在已经有170位来自淘宝、腾讯、华为等各行各业的朋友加入，和嘉宾朋友经常在社群里分享关于营销推广的经典案例和教程,数据采集和分析的教程和案例，例如： 1、100个经典的互联网成功营销推广案例 2、巧用搜索引擎1分钟精准找到资料教程 3、淘宝天猫半价省钱购物方法课程 4、今日头条、微信公众号自媒引流和变现课程 5、2000个微博、论坛、知乎、q
“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。
协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。 📷 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 9 篇文章，也是该系列的最后一篇，为大家带来电商常见的指标汇总和对前8篇文章做一个的阶段性的总结，并融入一些我自己的思考，希望大家能够从中受益，感谢阅读！
本期更新第6篇文章， 聊聊“推荐系统”。 推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种： 基于内容推荐 协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 组合推荐。 最常用的还是组合推荐 Hybrid Recommendation 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。 最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。 用的最多的是协同过滤算法，这也是本文要重点介绍的。 协同过滤推荐 Collaborative Filteri
我们开网店呢都是为了同样的方向，为了你店铺有一个好的单量，但是单量之本的来源肯定是有不断的流量进来才可以，那么我们今天就谈谈如何运用自然流量然后转化。
以上来自于百度百科介绍，协同过滤（collaborative filtering）在我们推荐系统中发挥了巨大作用，譬如抖音会基于你的点赞记录等推送视频，淘宝会基于你的浏览记录等推送商品，这些其实都离不开协同过滤算法。
近年来电子商务发展迅速，随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰，造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。目前各电子商务网站虽然都建立了信用评价体系，但是各网站提出的信用评价系统、流程以及指标体系大体相同并已经使用多年，并没有根据电子商务的现实发展而进行创新优化，也没有根据评价用户实际需求进行更精准的设计。
第一种方案 relational classifiers 仅仅根据标签进行迭代，完全浪费了节点的属性信息，显然如果节点之间的属性非常相似，那么节点的标签也很可能是一样的，所以iterative classification 的思路就是 同时利用节点的属性（特征矩阵）和标签；
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得
AI 科技评论按：本文作者赵通，是来自美国圣母大学计算机系 DM2 实验室的博士生。本文是他为 AI 科技评论撰写的基于 IEEE BigData 2018 录用论文《Actionable Objective Optimization for Suspicious Behavior Detection on Large Bipartite Graphs》的独家解读稿件，未经许可不得转载。
豆瓣评分高达9.2，素来挑剔的豆瓣用户可以给这样一部学龄前儿童动画片这么高的评分，足以表明用户对它的认可，说明其质量绝对过硬，要知道此前大火的《熊出没》、《喜洋洋与灰太狼》在豆瓣的评分都在7以下；
如今，物联网不再是高高在上的概念，在各界积极推动下，已经广泛应用在各行业，从交通到城市、从制造到工业、从汽车到家庭，从电商到网贷，只是没有大规模普及，但自从区块链技术的诞生被人们高度关注后，各种离万物互联的时代越来越近，同时也推动人类文明发展。
AI时代的处世法则，能动口，尽量不动手！通过前面4篇内容我们了解了基本的Prompt用法，今天我们来学习终极的Prompt设计方法！
如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频（虽然我个人不太喜欢抖音，觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力，但是它的推荐算法还是很厉害的）
《Redis开发与运维》全面讲解 Redis 基本功能及其应用，并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例，深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”，以及背后的原因， 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何 Redis 使用经验,对入门与进阶 DevOps 的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis 的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等，Redis 高可用集群解决方案，Redis设计和使用中的问题，最后提供了一个开源工具：Redis监控运维云平台 CacheCloud。
淘宝曾做出调查，大约有0.1%的淘宝用户在访问淘宝网的时候是警用js脚本的，虽然看似比例不大，但假设淘宝网每天有1000万人访问，那也有1万人是无法正常浏览淘宝网的，一个大型的网站是绝对不允许出现这样的问题的，所以淘宝在这块做的很好，怎么个好？让我们用IE8来测试下（当然前提是在Internet选项里把js脚本都禁用起）
即使我们都是程序员，但我们也并非都会修电脑，都会做酷炫的ppt，都会优化系统卡顿。其实程序员也是分行业、分专业的，就像医生也分内外科、呼吸科、神经科神的。
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。 利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如： 知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。 淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。 安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
本周BUF大事件还是为大家带来了新鲜有趣的安全新闻，淘宝出现“内测版本将到期” 弹窗Bug，官方回应：关闭提醒即可；黑客1亿美元叫卖AMD源码；Pwn2Own 2020春季赛落下帷幕，Fluoroacetate团队成最大赢家；FreeBuf企业安全系列之《2020国内抗DDoS产品研究报告》即将发布。想要了解详情，来看本周的BUF大事件吧！
它跟拖动条类似。都允许用户拖动来改变进度，不同的是，星级评分条通过星星图案表示进度。想淘宝，等等都有这个东西。很简单。
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
一些前端工具和平台介绍 Kissy： 由淘宝前端工程师们发起创建的一个开源 JS 类库。GitHub上可以下载； Alice： 是支付宝的前端css解决方案, 是arale的子集； seajs（ 现在由淘宝和腾讯的人在维护这个项目.seajs简单来说, 就是类似与labjs, requirejs, labjs是可以动态载入js文件, 然后延迟将js功能加载到内存的工具）； 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。node.js 是一个基于Chrome JavaScrip
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
本文主要阐述： 推荐系统的3个W 推荐系统的结构 推荐引擎算法 浏览后四章的内容请见下篇。 1. 推荐系统的3个W 1.1 是什么(What is it？) 推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、
首先，列出来我们需要的东西： node.js环境（npm包管理器） vue-cli 脚手架构建工具
本次案例的代码都已上传到Review_Reverse上面，后面会持续更新，大家可以Fork一波。
小菜的读者中有使用 p5js 进行学习和创作的，私信我想了解下 p5js 除了 Processing 软件的 p5js 模式，还有什么编辑器可以用。
各位年轻的准布道师们，欢迎你们成功的加入到腾讯犀牛鸟云开发校园技术布道师成长计划中，为了帮助你更快的成长为一个优秀且合格的技术布道师，我特意为你精选出了一些可以辅助你成长的高分书籍。文末有彩蛋~
2个月前，写过一篇文章《从网易与淘宝的font-size思考前端设计稿与工作流》总结过一些移动web中有关手机适配的一些思路，当时也是因为工作的关系分析了下网易跟淘宝的移动页面，最后才有那篇文章的总结，可惜的是因为项目的关系，这两个月来几乎没有机会做移动类项目的工作，所以那些理论一直没有得到真正的实践。这次因为公司有一个app需要做一个推广的下载页面，虽然简单，但也值得一试那篇文章里提到的适配方法，所以本文的内容就是介绍该文中提到的淘宝的做法：《lib-flexible弹性布局方案》。（注：该文中提到的网易的做法跟淘宝的做法其实是大同小异，你访问http://3g.163.com/touch/看下页面源码顶部的JS就能明白了。相较于淘宝的做法，淘宝的方法更能称之为一个方案，网易的做法代码质量实在不敢恭维，所以从本文的角度，推荐淘宝的lib-flexible）
如果一个小偷，用伪基站发送钓鱼短信，费尽心机偷了用户的支付宝密码，结果却死活拿不走里面的钱，这看得见吃不着的感受，该有多心塞呀！但，就是有这么憋屈的小偷。 事件回放: 广州用户黄XX，6月7日接到一条10086的短信（小偷通过伪基站发送的钓鱼短信），他点击了短信中的链接，依据指示先后输入了自己的身份证信息和银行卡信息，同时，手机中了木马病毒。 各类信息+木马，让小偷登陆了黄某的支付宝，并修改了密码。随后，小偷进入淘宝，下单购买一台iphone5。 就在小偷得意之时，他发现自己就是不能支付成功，而且很快，这
首先，列出来我们需要的东西： node.js环境（npm包管理器） vue-cli 脚手架构建工具 cnpm npm的淘宝镜像 vue的安装 1.vue的安装依赖于node.js,所以先安装过node.js。从node.js官网下载并安装node，安装过程很简单，一路“下一步”就可以了（傻瓜式安装）安装完成后可进入cmd编辑器，输入命令 node -v进行查看,如果成功安装node会出现 v 6.9.1 2.安装cnpm 在命令行中输入 npm install -g cnpm --regi
正式学习前端大概 3 年多了，接触前端大概 4 年了，很早就想整理这个书单了，因为常常会有朋友问，前端该如何学习，学习前端该看哪些书，我就讲讲我学习的道路中看的一些书，虽然整理的书不多，但是每一本都是那种看一本就秒不绝口的感觉。
每一个与互联网结合的市场，都有着相似的生命周期：先是各路玩家混战厮杀，一起把市场搞大，到达一个阶段之后，更具实力的玩家入场收割，最终走向稳定的寡头市场，搜索、团购、电商、打车、视频……莫不如是。 电影票O2O为何一夜之间火了？ 今年春节开始，美团猫眼、大众点评、百度糯米、微信、淘宝电影几个有巨头撑腰的玩家，不断在贴钱请全国人民看电影，而这个烧钱大战到目前为止还没有消停的迹象。电影票为什么变得这么值钱？ 相对团购、餐饮这样的超级大市场而言，电影票市场并不算大。广电总局数据显示，2014年，中国上映影片388
Kabbage公司开创了“网商贷款”的新模式，用“大数据”重构信用体系，为小微网商企业提供“贷款”。其颇具革命性的创新在于，高效地整合了交易数据、物流公司配送数据以及社交网络行为数据，将互联网每个角落的信息充分转化为个体信用，开辟了互联网金融的新时代。 一对美国夫妇的创业经历 亚当和凯瑟琳是美国加州一对经营原创手绘艺术品的夫妇。与其他充满梦想的艺术家一样，凯瑟琳在孩童时代就非常喜欢特殊艺术风格的绘画。当他们的女儿诞生时，凯瑟琳希望通过某种途径来激发女儿的艺术潜质，决定把女儿的房间用自己的画来布置。这个不经
NO.56 推荐系统概述 Mr. 王：在现在的网络购物平台和电影、图书分享平台中，还有一类非常广泛存在的机制——推荐机制。 小可：在我打开的购物网站右侧经常有一列推荐购买的商品，它们往往和我以前购买过的商品非常相似，或者是同一个品牌，或者是同一种类型的商品，或者是广受大家欢迎的商品。 Mr. 王：今天我们就来讨论关于推荐系统的问题。在很久以前，对于零售商来说，货架上的商品可能只有少数几种，当用户提出一个需求时，零售商将商品全部拿出来放在桌面上供用户选择也是非常容易的。但随着互联网逐渐发达起来，以及各种网络
前言 1 我们产品在群里说淘宝APP有雪花了，于是我从被窝里掏出了手机看下，哇塞飘雪花了！ 如图： 📷 那我就分析一下他们的实现方式吧。 分析淘宝APP 2 2.1 使用Reveal分析淘宝APP 我们很顺利的找到了雪花的这层View。 如图： 📷 我们先记下TBLMCanvas这个关键词，在这里的时候我的脑海里的第一反应偏离了方向，我以为他们用了Canvas这个框架https://github.com/CanvasPod/Canvas但是我并没有找到相关引用，好吧这个猜测错了，好的我们继续分析。 然后我们
本文大纲： 问题背景 数据获取 数据信息描述 分词分析 短评文本词汇关联分析 存在的问题 用的到R package有： Rwordseg：中文分词 wordcloud：词频可视化 arules & arules ：关联分析及可视化 1. 问题背景 《王的盛宴》上映后，网络评论呈现两极化趋势,而负责该片宣传方则认为这其中暗藏“水军”搅局，为了挽回口碑，雇佣水军在豆瓣刷分。双方水军对战如何，只有获取到原始数据才能一探究竟。本文获取到豆瓣关于《王的盛宴》影评部分数据，并作简要分析。 2. 数据获取 数据的获
Monster 是 Alipay UED 推出的网站代码分析、质量检测及评分的浏览器扩展，它能智能分析CSS、JS、HTML内容并生动形象展示网页得分情况(类似YSlow)。它是一个开源 项目，您可以在GoogleCode中心检出MonsterForChrome项目源代码。不久会推出Firefox版扩展。
日常遇到的劫持一般为DNS劫持，可在路由器里强制指定公共DNS解决。本文记录了自己家用宽带HTTP劫持的发现过程。相比DNS劫持，HTTP劫持则更为流氓，解决起来也比较棘手。
这篇文章来讲，做独立开发，在新功能的开发上、个人工作量的排布上，该做什么，该不做什么。
一年一度的双十一大促又来了，原以为今年总算不需要帮忙盖楼了，奈何还有沉迷于助力的小同事：
作者曾在《矩阵分解推荐算法》这篇文章中提到，矩阵分解算法是一类嵌入方法，通过将用户行为矩阵分解为用户特征矩阵和标的物特征矩阵的乘积，最终将用户和标的物嵌入到低维空间中，通过用户特征向量和标的物特征向量的内积来计算用户对标的物的偏好。
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