TLDR： 本文对近年来的图协同过滤模型在经典和非常见的数据集上进行了复现，并对在非常见数据集上的性能表现从信息流（数据集的特性）的视角进行了解释。
一直想开发一个自己的短信过滤APP，但是一直没有具体实施，现在终于静下心来，边开发边记录下整体的开发过程。
推荐系统的核心是预测一个user对一个item的感兴趣程度。协同过滤是推荐系统中最常用的一种方法，它的假设是，相似的用户（例如用户特征相似，或用户历史对item的点击等行为相似）有对于item相似的偏好，因此可以利用历史的user对item的行为拟合参数，再用这个参数预测未来一个user对一个item的感兴趣程度。
识别图像中的感兴趣区域并用边界框和类标签对其进行标记是计算机视觉中的一项关键任务，即目标检测。这项任务有许多应用，并且随着深度学习的发展得到了显著改进。在过去的几十年里，已经开发了几种特殊的一阶段和两阶段目标检测模型。R-CNN家族是最著名的两阶段目标检测器，包括Fast R-CNN和Faster R-CNN。
随着vivo商城的业务架构不断升级，整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
学术界往往更加关注推荐算法的各项评估指标。从基本的协同过滤到点击率预估算法，从深度学习到强化学习，学术界都始终走在最前列。一个推荐算法从出现到在业界得到广泛应用是一个长期的过程，因为在实际的生产系统中，首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供推荐服务，在这个前提下才能追求推荐系统的效果。
今天为大家介绍的是来自Xiaojun Yao团队的一篇预测miRNA和药物关系的论文。研究表明许多药物的作用机制与miRNA有关。对miRNA与药物之间关系的深入研究可以为药物靶标发现、药物再定位和生物标志物研究等领域提供理论基础和实际方法。传统的用于测试miRNA药物敏感性的生物实验成本高且耗时。因此，在这一领域，基于序列或拓扑的深度学习方法以其高效和准确性而受到认可。然而，这些方法在处理稀疏拓扑和miRNA（药物）特征的高阶信息方面存在局限性。作者提出了一种基于图协同过滤的多视角对比学习模型GCFMCL，这是第一个将对比学习策略引入图协同过滤框架以预测miRNA与药物之间的敏感性关系的尝试。作者所提出的多视角对比学习有效地减轻了图协同过滤中异质节点噪声和图数据稀疏性的影响，显著提升了模型的性能。
互联网彻底改变了我们的购物方式。只需点击搜索按钮，数以千计的相关商品便会立即弹出来。在这个过程中，无论我们是否意识到，我们都正在使用 推荐系统（Recommendation System，RS）。
近年来，深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破，成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势，可以学习到多层次的抽象特征表示，为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评，作为生活服务平台，有数亿的用户及丰富的用户行为，在线上与线下相结合的场景下，用户的个性化需求越来越多，推荐系统变得尤为重要。在这种背景下，将深度学习算法应用到推荐业务中，改进并优化目前的推荐算法，使得推荐效果更为智能化，用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景，介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
导读：在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。
互联网出现不久，推荐系统就诞生了，相关技术在学术界和工业界得到了广泛的研究和应用。目前，推荐系统已经成为最成功的网络应用之一，通过推荐不同种类的内容来为数十亿人服务，包括新闻资讯、视频、电子商务产品、音乐、电影、书籍、游戏、朋友、工作等。这些成功的案例证明，推荐系统可以将大数据转移成高价值。本文从两个方面简要回顾了推荐系统的发展历程：（1）推荐模型，（2）典型推荐系统的架构。之前我们整理了近30年关于推荐模型的发展历史可参考一文尽览推荐系统模型演变史(文末可下载)，另外关于中国推荐系统发展历史可参考那些用推荐引擎改变世界的人。我们希望这个简短的回顾能够帮助了解网络推荐系统的进展，并且这些点在未来会以某种方式连接起来，从而激励建立更先进的推荐服务进而改变世界。
特征提取和特征选择作为机器学习的重点内容，可以将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题和特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征和创造特征来实现。要想学习特征选择必然要了解什么是特征提取和特征创造，得到数据的特征之后对特征进行精炼，这时候就要用到特征选择。本文主要介绍特征选择的三种方法：过滤法（filter）、包装法（wrapper）和嵌入法（embedded）。
TLDR: 本文针对推荐数据中的噪声和倾斜分布问题，提出了一种基于超图Transformer的全局关系学习方法。该方法采用了自适应的超图关系学习，以得到更好的节点间关系结构，并采用全局信息传播模式，以便从交互稠密的用户、商品向交互数据稀疏的节点传递信息，并缓解交互数据在不同用户、商品节点间倾斜分布的问题。
今天给大家推荐一个全面且严谨的面向学术界的推荐系统评测基准库Elliot，该库提供了36种全面的评测指标（比如准确性、偏差、公平性、新颖度以及多样性等评价指标），还提供了13种关于数据集的分离策略（Spliting methods），8种过滤策略（Filtering approaches），27种相似性选择，2种统计假设检验以及51种关于超参数搜索以及优化的策略。相比于其他的推荐算法基准库，可谓是比较全面且完整的。
数据分类是数据安全和数据合规体系建设的基石。无论是数据安全策略制定、数据合规性评估，还是事件响应处置和员工数据安全意识引导，都离不开对数据进行有效的标记和分类。通常所说的数据分类其实包括两部分事情，首先是数据识别，即需要知道数据是什么，如姓名、手机号、证券代码、金额、药品名称等；然后才是结合业务进行的分类，例如，进一步将姓名区分为用户信息，员工信息，或公开的企业信息等，药品名称区分为公开的药物说明信息、医嘱信息、个人疾病信息等。为了进行区分，我们把数据识别的结果称为标识，而数据分类的结果才称为类别。
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。
注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线， 也就是对照物，参照物. 这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文，我们可以较为 系统的掌握这些年，在推荐系统方面，深度学习都有那些好玩的应用，有哪些新奇的方法,这片论文起到了一个简报的作用，下面是论文的一个粗糙翻译： 概述
随着 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等现象级应用的广泛使用，大模型的安全性受到了学术界和产业界的广泛关注。现有的研究热点主要围绕两方面：
现今，推荐系统被用来个性化你在网上的体验，告诉你买什么，去哪里吃，甚至是你应该和谁做朋友。人们口味各异，但通常有迹可循。人们倾向于喜欢那些与他们所喜欢的东西类似的东西，并且他们倾向于与那些亲近的人有相似的口味。推荐系统试图捕捉这些模式，以助于预测你还会喜欢什么东西。电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已经积极的部署了它们自己的推荐系统，以帮助它们的客户更有效的选择产品，从而实现双赢。 两种最普遍的推荐系统的类型是基于内容和协同过滤（CF）。协同过滤基于用户对产品的态度产生推荐，也就是说，它使用“人群的智慧
协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统中经典的一类方法。协同过滤中比较经典的解法有基于邻域方法、矩阵分解等，这些方法都有各自的优点和缺点，本文介绍的方法-协同记忆网络(Collaborative Memory Network，简称CMN)融合了不同协同过滤方法的优点。我们来一探究竟！
导读：信息应用是作为手机终端出厂必备的应用，目前用户量最大的应用之一，由于OTT（Over The Top）聊天应用如微信、QQ等快速崛起，个人使用信息应用的频率逐渐下降，在信息中企业消息业务占据主导地位，主要包括通知类和营销类信息内容等。随着互联网的发展，5G消息的到来，5G结合富媒体消息、实时交互、一站式服务等提供消息的服务，将越来越多的消息内容与服务被传播推送到用户，容易产生了严重的信息过载，如果不采用一定的手段，用户很难在如此多的消息中找到对自己有价值的信息，解决用户信息过载的方式，一种是搜索系统，用户有明确的需求，将需求转化为需要搜索的词语（query），将query提交到对应的搜索引擎，搜索引擎从海量的信息中检索出与query相关的信息返回展示到用户，如谷歌搜索、百度搜索等；另外一种是推荐系统，很多时候用户的意图并不明确或并不知道通过什么query进行搜索，在这个情况下推荐系统是一个比较好的选择，解决用户信息过载，理解用户意图，为用户精准推送个性化的信息，如今日头条、抖音、快手等。推荐系统就是根据用户的行为，从海量数据候选集中挑选适合用户topN内容，对数据的判断越准确，越细致，推荐系统的越准确。
在日前举行的2017 CSDI 中国软件研发管理行业峰会上，包括摩拜单车创始人及CTO夏一平、华为首席系统工程专家徐琦海、京东云、携程等一线互联网企业大数据平台负责人等在内一线技术大咖齐聚一堂，分享了各自领域的顶尖技术实践。在峰会大数据专场上，达观数据CTO纪达麒围绕“数据挖掘算法落地实践”做了主题演讲，就个性化推荐系统商业化的五大要素进行了详细探讨。下面为大家献上演讲的精华内容。 1 机器学习的原理并不神秘 最近“人工智能”特别火。“人工智能”的概念虽然很高大上，但从算法角度来说，离我们是很近的。这些
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章，将深入介绍推荐引擎的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎。 信息发现 如今已经进入了一个数据爆炸的时代，随着 Web 2
本文从常见的推荐系统方法（基于内容、协同过滤等近邻算法、基于知识等）讲起，一直覆盖到前沿的新式推荐系统，不仅详细讲解原理，还手把手教大家如何用代码实现。
在我们生活的这个时代，每周都有大量的新游戏、电影和剧集问世，追剧、追游戏并不容易，往往需要花费好几个小时浏览各种博客、媒体上的评价才能决定一部作品是否是你的菜。数据侠Stefan，Yvonne 和 Daniel 为自己设计了一个电子游戏、电视节目和电影的推荐系统 Metarecommendr，使用词嵌入（word-embedding）神经网络、情感分析和协同过滤来为你作出最佳的推荐选择。
这是继[Shi et al. 2014]之后又一篇以附加边信息的推荐系统为视角的综述文章《Research Commentary on Recommendations with Side Information: A Survey and Research Directions》，相比于前者主要聚焦在协同过滤技术上利用边信息，而这篇文章更细粒度的介绍了目前利用边信息的推荐模型所用到的技术（基于内容、协同过滤、隐因子模型、表示学习和深度学习技术），以及更细化对于边信息的分类（结构信息与非结构信息），可以通过该文了解主流以及前沿的推荐算法，无聊的时候可以康康。
变量选择(特征选择,feature selection) ，是机器学习领域非常重要的问题，到底哪些变量是有用的，哪些是不重要的，可以删除的，怎么选才能提高模型表现，理论非常复杂，实在不是一个临床医生能完全掌握的，以下简单介绍下，感兴趣的自己看书，后续会推一些相关R包的使用教程。
通过上面的案例，我们可以知道只可视化显著性信息，现在关键问题是要解释网络中的大部分信息(例如70%-90%信息)。
端到端模型就是将可以多步骤/模块解决的任务使用单个模型来建模解决，一般在深度学习中比较常见。使用多步骤、多模型解决一个复杂任务的时候，一个明显的弊端是各个模块训练目标不一致，某个模块的目标函数可能与系统的宏观目标有偏差，这样训练出来的系统最终很难达到最优的性能；另一个问题是误差的累积，前一模块产生的偏差可能影响后一个模块。
按要求转自36氪 作者：纪达麒 最近“人工智能”特别火。“人工智能”的概念虽然很高大上，但从算法角度来说，离技术算法层自然语言处理（NLP）和应用层内容的个性化推荐很近。这些算法之所以能够得到广泛地应用，本质上是因为机器学习和人类学习很像。本文将从人工智能应用场景中个性化推荐商业化的五大要素进行详细探讨。 机器学习的原理并不神秘 从人类学习的角度来说，我们教一个小朋友学数学，我们先要给他一些课本上的例题，让他知道加减乘除大概是怎么回事；然后给他一本习题集，让他不断地去算，去对答案，最终学得四则运算的技能。
推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。
TLDR: 本文提出了SimRec模型，一种无图的协同过滤推荐模型，通过知识蒸馏方法将基于GNN的CF模型中的知识提取到简单的MLP学生模型中，同时采用双层对齐方法和基于对比学习的正则化方法来提高蒸馏过程的准确性和效率，并削弱GNN模型受到噪声和过平滑的影响。
曹健，上海交通大学计算机系教授。近年来在大数据智能分析领域进行研究与应用。 一、跨领域推荐的概念 推荐系统在我们这个时代扮演了越来越重要的角色。如何利用海量数据，来对用户的行为进行预测，向用户推荐其感兴趣的物品与服务成为各大互联网公司非常关注的问题。 目前学术界与工业界对推荐的研究与应用，主要集中在对单领域的个性化推荐，即根据用户对某一领域（如书籍）的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 领域反映了两组对象相互间的关系，比如用户对书籍的评价数据即可看作一个用户-书籍领域，而这个领域本身
过滤式是过滤式的方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关，也就是说我们先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。
导语 | 看点信息流每天为亿级用户提供海量实时推荐服务，除了大并发/低延迟/高性能等传统架构挑战以外，还有哪些推荐系统特有的架构挑战难题，又是如何解决的？本文是对腾讯看点独立端推荐研发中心总监——彭默在云＋社区沙龙online的分享整理，希望与大家一同交流。
企业数据包含着用户个人信息、隐私信息、商业敏感数据等，一旦泄漏，会给企业带来巨大的经济损失，甚至承担相关法律责任和巨额罚款。因此，如何保障企业存储的各类敏感数据的安全，成为企业信息安全工作的重中之重。
前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query
知识图谱（图网络）在推荐系统中的重要性不言而喻，但并非所有关系都与目标推荐任务相关。为解决这一问题，本文介绍了名为DiffKG的新的知识图谱扩散模型，结合了生成扩散模型与数据增强范式，实现了鲁棒的知识图谱表示学习。
【编者按】本文是比利时根特大学（Ghent University）的Reservoir Lab实验室博士研究生Sander Dieleman所撰写的博客文章，他的研究方向是音乐音频信号分类和推荐的层次表征学习，专攻深度学习和特征学习。 以下为译文： 2014年夏天，我在 网络音乐平台Spotify （纽约）实习， 致力于使用卷积神经网络 （convolutional neural networks）做基于内容的音乐推荐。本文将介绍我使用的方法，并展示一些初步的结果。 概述 这篇文章很长，所以先对各节的内容做
本文转载自：CSDN优秀博客(文/彭根禄)，原文链接：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入，提取和学习图像的特征，并根据学习到的特征进行分类。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程，每天在我们网络环境中，都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护，会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志，安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程，大数据管理工具。我们根据过去的实践经验，总结出了一个威胁数据处理模型，因为引用增长黑客的模型的命名方式，我们称这种模式为：沙漏式威胁信息处理模型。
训练耗时根据设备、数据量、图片大小和参数的不同从数十分钟到数十个小时不等。在等待训练结束的过程中，观察训练过程信息随时监控训练状态，当loss不再下降时可以终止训练并保存当前模型。训练过程中保存的模型和训练正常结束后生成的模型完全相同。AIDI软件完整完成一次训练后会自动进行一次测试并弹出训练测试时间信息。
SIGIR'19的一篇论文Neural Graph Collaborative Filtering（NGCF）介绍了用图神经网络（GNN）来增强协同过滤推荐系统的方法。今天我们来聊一聊下面几个话题：
作者：章华燕 编辑：祝鑫泉 前言 1 随着移动互联网技术和社交网络的发展，每天都有大量包括博客，图片，视频，微博等等的信息发布到网上。我们正处于大数据的时代，传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。 个性化推荐主要是根据用户的兴趣和和利时行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：
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