在推荐系统中，用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对被推荐物品的偏好，这些反馈信息在推荐系统中十分有用。然而，现在的大规模深度推荐模型往往以点击为目标，只看重以用户点击行为为代表的隐式正反馈，而忽略了其它有效的用户反馈信息。腾讯微信的这项研究关注用户多种显式/隐式和正/负反馈信息，学习用户的无偏兴趣偏好。
本文介绍的是IJCAI-2020论文《Deep Feedback Network for Recommendation》，作者论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、凌程、王亚龙、王瑞、夏锋和林乐宇研究员。
最近在整理反馈类组件的设计规范，这里对后台管理系统的反馈体系做一个总结。 文章将从以下几个方面进行总结： 为什么需要反馈：简述反馈的重要性 反馈的作用：简述反馈的作用 反馈相关组件：介绍七种反馈类组件的定义和使用场景 反馈方式：七种反馈组件在不同的反馈进程中的使用方式 反馈原则：总结三种反馈设计的原则 为什么需要反馈？ 在尼尔森十大可用性原则中，第一个原则说的就是系统状态的可见性，即系统状态需要反馈给用户，不让用户因对系统状态的未知而产生焦虑。系统状态可见性包括让用户知道自己在做什么，系统在做什么，系统进行
本文分享的论文是微信在IJCAI-20发表的《Deep Feedback Network for Recommendation》 论文下载地址：https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0349.pdf
业界在负反馈领域已有不少探索，但鲜少有在流式召回模型中建模负反馈的研究。今天分享一篇来自谷歌RecSys'23的工作，探索如何在召回中引入负反馈建模
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。
在兔小巢的接入产品中，有不少经营了多年的优质产品社区。用户真诚的反馈给予了产品丰厚的养分，是产品成长路上不可获取的助力。第一次接触兔小巢怎样才能快速上手呢？今天，小巢哥帮助你从0开始接手并经营好一个用户社区。
听说过“1000/100/10法则”吗？这是当年QQ邮箱团队流传出来的做产品的法则，即每个产品经理每个月要去论坛看 1000 个用户体验反馈并回复、关注 100 个用户博客、做 10 个用户调查。通过对用户反馈的快速响应，QQ邮箱日臻完善，成为深受用户喜爱的产品。 这样的故事在腾讯内部并不少见。你会发现，不论是在微博上、论坛里还是QQ群里，几乎都有腾讯人的身影。也许你刚在微博上吐槽某个腾讯的产品，下一秒会突然发现“哎呦，小马哥竟然回复我啦！” 无疑，腾讯是国内互联网公司中最重视用户体验，最愿意花时间倾听用户
一.用户反馈的好处 1.提高用户体验 慢慢人生路，每个产品都是一个生命，而反馈就是它的神经源，让用户体验到它的喜怒哀乐。要是没有反馈又好像一个植物人一般，或者没有好的反馈，给人一个笑脸，那人却打你一巴
Deep Feedback Network for Recommendation(IJCAI20)
对于大多数小伙伴来说，遇到从零到一的产品几率并不是很高，大多数我们接触的产品都是已经做了一段时间，那么对于这样的产品我们可以从用户的反馈中来了解产品、了解用户。（对于用户反馈不多的产品如何了解产品在以后的文章中会写）。
知晓程序在过去一年，收到了许多用户对推荐过的小程序的不少反馈，其中很多反馈都会加一句「找不到哪里跟开发者说，就在文章里给你们留言吧」。
当您制作自己的小程序时，您肯定想过要留一个入口让用户去反馈使用意见或者进行投诉，然而要做一个完善的、体验又好的反馈平台，需要消耗额外的开发人力，那么这时候怎么办呢？ 今天给大家推荐一个制作反馈入口的快
知晓程序在过去一年，收到了许多用户对推荐过的小程序的不少反馈，其中很多反馈都会加一句「找不到哪里跟开发者说，就在文章里给你们留言吧」。 另一方面，开发者也想收集用户反馈，但小程序没有为开发者提供比较好的反馈类组件，开发者通常需要自己制作用户反馈功能。 上帝说，「用户需要反馈」，于是，「吐个槽社区」小程序就应运而生了。这款由腾讯推出的反馈服务，让小程序可以在十分钟之内，拥有一个反馈社区。 拥有「吐个槽」反馈社区后，用户可以直接在社区中，向开发者反馈小程序问题，还能与开发者直接沟通有关产品的想法。
整合用户反馈和产品指标数据，可以帮助组织在继续推进的功能和暂不推进的功能间找到平衡。
任何产品的更新迭代都离不开用户的使用反馈。产品经理日常需要奔走到一线部门了解用户的使用反馈；一线运营或业务团队日常需要向产品经理转述用户的问题场景及催促需求的进度。中间需要消耗大量的精力来进行信息转达。
项目终于上线了，大家终于松了一口气o(*￣︶￣*)o，但是接踵而来的可能是来自四面八方的用户反馈信息，有问题有建议...... 作为专业的测试人员，我们又忙着跟进问题。可是，大家在跟进问题过程中，有没有遇到以下问题？
作者：perryprli 腾讯WXG工程师 |导语 iFeedback智能分类系统，提供了基于BERT模型分类和基于规则分类两种模式，通过对海量用户反馈进行快速自动化分类/打标签，提高了问题跟进和反馈分析处理的效率。 1 背景 iFeedback用户反馈平台目前接入了公司各BG应用300+个，日均反馈量1000万+，总反馈量70亿+。海量反馈内容多样，很多业务场景都需要对反馈进行分类处理。然而，人工分类效率低下，需要耗费大量的人力和时间。因此，我们提供了反馈智能分类功能，用户可以采用基于BERT模型或
回顾人机交互发展史，人类先后经历了基于命令行的CLI 时代，基于鼠标键盘的GUI时代，基于触摸的初级NUI时代。后面每一个阶段比前一个阶段更自然，学习成本更低，综合效率更高。 进入AI时代，人工智能给
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 1 前言 如何在产品功能上做更多的创新来体现设计价值一直是设计师关注的话题，尤其是在体系成熟的产品里，如何对完善的基本框架和功能进行突破、如何挖掘用户的互动诉求并拓展更多的互动行为等对于设计师来讲都是很大的挑战。我们从前期互动行为的挖掘、情感化的视觉体验打磨以及趣味的玩法升级三个方面，剖析Qzone击掌功能的整个设计历程，或许能为大家提供一些参考性的思路和设计方法。 2 何为互动 我们先从真实生活场景中的互动说起。 人与人之间
不是所有的产品用户都会在微博、贴吧、知乎等社区类平台反馈吐槽的，这个要根据自己的产品类型和用户类型去获取。
在iOS10中，UIKit框架中新增加了3个类，UIImpactFeedbackGenerator类、UINotificationFeedbackGenerator类与UISelectionFeedbackGenerator类。开发者使用这3个类可以进一步为用户的某些交互操作增强反馈。举例而言，当用户点击了某个按钮，开发者可以为其提供一个适当的震动效果作为触觉上的反馈。示例代码如下：
1.2内容呈现：一个页面内的信息内容丰富度超出了页面的承载量或者用户的认知程度，除了将信息拓展到其他页面这种方法之外，使用动效将页面信息按照重要程度进行分层，有层次的呈现给用户
在互联网产品的开发和运营中，及时了解广大的实际用户的想法是极其重要的一件事情，任何产品都不可能一直采用闭门造车的方式向前走。
原创声明 📷 前言 前一段时间在网上闲逛看一些交互案例，偶然的看到几篇关于反馈式交互设计的文章，其中强调了反馈式设计的分类、重要性和机制，让我觉得在目前所负责的项目中这一点做的还不够好，因此萌生了一些尝试优化的想法和兴趣。 理论知识聊起来有点多，一开始就先不长篇大论了，先来见一下我们今天的主角。这是我负责的项目中最终优化形成的效果，实现过程中也并不是那么顺利，遇到一些兼容性问题的坑。 📷 看完效果，先来让我们先来大致了解一下概念。 一、何为反馈交互？ 反馈交互意味着通过合适的反馈，以及和程序之间的交互，让用
论文名称：《Toward Simulating Environments in Reinforcement Learning Based Recommendations》
译者：Lisa 本文长度为2603字，预估阅读时间6分钟。 摘要：作者从提升App的评级以及用户体验等方面，用于展示应用商店的优化。 App评级是应用商店优化过程中非常重要的一部分。 当用户浏览或搜索App时，潜在用户和APP的首次接触是通过App的名称、图标、以及用户评级。 即使你没有直接的权利去创建或更改评论，但也可以在网上或App中做一些事情，以获得更好的用户评分，从而说服更多用户下载你的App。 让用户评级是很难的事情，而获得正面的（4/5星）用户评级当然更困难。提升评级的关键是尽你所能让不满意的
作者：十方 当我们在做推荐系统模型时,有考虑过模型推荐结果的可解释性吗?比方说推荐系统给用户推荐了item A,并在推荐结果后标明该用户最要好的朋友喜欢item A,或者和该用户有着相似兴趣(协同过滤
TLDR: 这篇论文提出了一种新的生成式推荐系统范式GeneRec，它通过结合content generation和instruction guidance来服务用户的个性化信息需求。此外，作者还强调了多种fidelity checks的重要性，以确保生成内容的可信度。作者探索了在短视频生成上实现GeneRec的可行性，并在多种任务上展示了不错的结果，为未来的研究留下了许多有价值的方向。
本文介绍了如何通过众测平台进行APP测试，重点在于APP发布前风险评估和测试用例设计。通过具体案例，介绍了如何结合业务特点进行测试用例设计，并利用众测平台进行测试用例的发布和管理。同时，分享了在测试过程中如何利用工具进行风险识别和问题上报。希望通过本文的介绍，能够帮助到正在做APP测试的伙伴们，提升测试效率和质量。
登录腾讯云官网，进入 API 中心，选择感兴趣的产品，参照 API 文档指引进行实操测试。
Android 开发者要测试应用发个APK安装包即可，但是对于iOS来说想要参与App的测试一直都很复杂。不过自从发现一个测试平台，帮助开发者一键上传应用生成短链接或是二维码分发给用户协助对App进行测试，而且嵌入SDK统计分析数据，能方便开发者更好地改进完善App，
开发产品的时候，我们每天都会面对各种各样、没完没了的需求，有的来自外部用户的反馈，有的来自内部团队的idea，有的是产品的BUG，有的是新的功能...
🐯 猫头虎博主在此，今天我们将深入探讨Go语言生态！我们将分析2017年的Go用户调查，挖掘Go语言的趋势和未来发展。如果你是Go语言的使用者或爱好者，这篇文章能为你提供独到的洞察。让我们一起探索Go的世界，搜索关键词：Go语言, 用户调查, 生态洞察。
当今，各种用户与媒体资源的交互(对照片的点赞、浏览的视频、下载的音乐)相比于显示反馈(评分)是比较容易取得的。但是，协同过滤(CF)系统忽略了这些交互。在多媒体推荐中，存在着item级别和component级别的隐蔽性，它们模糊了用户的喜好特征。
注：这个系列，把整个「软件测试职业」的「做事」姿势，普及一遍；虽然阅读量不是很大，但老徐个人觉得能对大家有点价值；
随着全球数字化、5G通信技术的成熟、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，由此引发了一场新的技术革命.
今天来介绍一篇阿里在WSDM2022上中稿的文章，与之前的用户兴趣建模的论文引入单点用户行为序列不同，本文引入了页面级的用户行为序列，充分建模用户反馈的上下文信息和页面兴趣演化过程。出发点较新颖，一起来研究一下。
正文共：2770 字 10 图 预计阅读时间： 7 分钟 《头号玩家》虽然已经上映了大半个月，但至今余热未减。除了其中多到令人眼花缭乱的彩蛋，那些看似“神乎其神”的VR装备也让人印象深刻，尤其是男主购
PS：用户反馈【反馈渠道（公开，半公开，内部），反馈处理的方法】，用户访谈【访谈目标，访谈对象，访谈清单，访谈技巧，访谈报告】，问卷调查【调查目标，调查对象，问卷设计，问卷投放，结果分析】，可用性测试【测试目的，资源准备，用户招募，测试技巧，测试报告】，后台数据分析【常见数据类型和工具】。用户研究就是不断的研究用户，最终找到需求点的过程。
随着线上互动需求的增加，直播连麦、语音/视频聊天的应用越来越广泛。我们一直在说“追求用户的极致体验”，但是体验是一个抽象的概念，很难量化和统计。如何从用户的行为中得到所在场景的优化“极值”，如何依据“极值”建立统一的质量指标体系以指导业务优化？如何迁移抖音的服务经验，满足toB用户的体验需求？LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到火山引擎RTC团队负责人——杨智超，为大家介绍在实时通信场景下火山引擎RTC对体验的理解与应用落地。 文/杨智超 编辑/LiveVideoStack 大家好，本次
小程序在注册制作发布过程中常常会遇见审核不通过或是上线后被停止等问题，那么怎么避免这类问题的出现呢？
基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。
通过将内容 (生产方) 与用户 (消费方) 进行匹配, 提供符合不同消费方各自偏好的内容, 在不同业务方的知识体系中可能会被称为: 智能分发, 个性化推荐, 千人千面
不同的对话场景需要用到不同的沟通技巧。良好的沟通技巧是个人成功的关键，无论是在日常生活中还是在职业发展中，都能够带来显著的积极影响。为此，华盛顿、斯坦福、微软等提出一个名为IMBUE的交互式培训框架，旨在通过模拟和即时反馈来提高人际沟通技巧。IMBUE不仅关注如何沟通，还关注如何管理情绪。结果表明，IMBUE在评估描述、坚持、鼓励、协商和自信这些沟通技能时，整体的准确率比GPT-4高出将近25%。
2022年02月24日 作者: 祝升 刘哲 汤彪 文章链接 12434字 25分钟阅读
简单回归下矩阵分解，矩阵分解要做的事情就是将用户评分矩阵分解为两个矩阵，一个矩阵表示用户偏好的隐因子向量，另一个矩阵表示物品主题的隐因子向量。矩阵分解的关键就是求解分解的两个矩阵。普通的矩阵分解只能解决用户的显式反馈，简单来说就是用户评分数据，但现实中推荐系统更多的是预测用户行为，如何使用矩阵分解来预测用户行为呢？
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。
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