在不断满足用户需求及完善产品基础上， 以持续获取用户和提升用户活跃度为目标的一系列工作。
导读：国内知名第三方移动数据服务平台TalkingData今日在“T11全球移动大数据峰会”上发布了《2015中国移动互联网发展指数数据报告》。报告指出中国移动互联网快速发展，三四线城市移动互联网用户
之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合，也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍，希望对大家有所启发。
用户生命周期是指用户从加入平台开始，熟悉平台，参与平台，最终流失的整个过程。用户的生命周期相对于自身而言，是一种参与度的变化，参与度也可以称之为活跃度。
傅志华先生在互联网行业、产品与营销研究有超过十年的经验，谙熟数据分析和数据挖掘方法。现为腾讯社交网络群数据分析中心总监，专注于互联网产品尤其是社交网络、会员服务、开放平台及应用研究，通过数据分析和数据挖掘支撑互联网产品精细化营销。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁，在此期间，傅志华先生曾对互联网二十多个细分领域进行研究，并对网络广告、网络营销进行深入的跟踪研究。 ----------------------------------------- 活跃度
提到强化学习，似乎总给人一种难以训练且难以落地的感觉。但是听大佬说，企业里强化学习推荐系统(RLRS)落地的例子其实已经有不少，不过一般都没有公开细节。现有公开且知名的RLRS技术分享有：
在国内开源项目活跃度PAM(Project Activity Metric)中，SRS排第38名，这是音视频圈大师兄都认可的排名算法，要知道大师兄认可的东西那不容易，必须得客观才行。 这个不仅仅是个名次问题，更重要的是它代表了开源项目的健康度，是非常难得的一种算法，值得每个开源的开发者了解，特别是开源项目的维护者。 开源项目好不好，先看Star，再看PAM。 我先从SRS的经历，分享下为什么对这个PAM指标这么重视。 备注：本文有不少链接，可以阅读原文，打开简书的版本。 Why Important 如果按
7月上旬，勒索病毒家族Crysis（Phobos）、Sodinokibi、Globeimposter、Maze、Medusalocker、Buran等持续活跃但整体攻击量呈递减趋势。7月中下旬发现Tellyouthepass勒索家族开始借助永恒之蓝漏洞在国内传播，同时Avaddon家族在7月下旬感染量逐渐下降，新型勒索病毒BeiJingCrypt也在国内有所活跃，其特点为加密后将文件添加为.beijing扩展后缀。
题目： Projected Hamming Dissimilarity for Bit-Level Importance Coding in Collaborative Filtering
转自|：腾讯（微信ID: tencent_blackboard) 笑看股市风云，洞查人性善恶。欢迎来到企鹅论道，我们为您谈股论金。 上回书我们展示了一组微信表情，还原了股民入市的心路历程。 这回书我
评分预测是比较简单的一种模型，比如某个用户给定某个物品的评分，在对比其他用户对该用户的评分相似度来判断该用户对其他物品的喜爱程度，从而进行推荐。最典型的就是IMDB与豆瓣，都需要用户主动评分才能进行下一步推荐。其中CBRS基于内容的推荐系统，Collaborative Filtering 协同过滤，SVD奇异值分解就是评分预测的典型模型。
一种计算机语言让程序员能够准确地定义计算机需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。
一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了。
常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总结出来作为知识储备。
缘起 这是一个我一直想写，却一直没有想得非常清楚的课题。目标非常清楚：通过创建一种经济模型，来分析开源生态中的各种问题。 上一次在CHAOSS china的一档播客节目里，我们在讨论关于“指标”的问题。当时的话题是：自下而上的指标，还是自上而下的指标。 所谓自下而上，就是从开源世界原本就能观察到的各种行为入手，比如star、fork、commit、PR等等，然后通过某种计算，得到一个“指标”。这样做的问题是：意义不明。我们可以做各种加权计算，但是：为啥可以这么计算呢，无法说明。 所谓自上而下，就是从目标入手，我们希望考察一个开源项目，或者一个开源社区的某种活跃度，健康度，或者其他特征。然后去尝试构建一种计算方法：将各种行为拼接、计算。这样做的问题是：无从下手。因为我们可以提出无数的问题，但是答案太难找了。 关键在于：我们缺少一组明白无误的概念，并且这些概念能够组成一个可以理解并且切合实际的模型。更进一步的关键在于：我们对于开源软件，乃至对于开源的本质，缺乏理解。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 好困 【新智元导读】说不定我们过不了多久就可以让人死后以数码态生存，却仍然无法知道自己死亡的一瞬间发生了什么。不过，现在似乎有了一项重大突破。 或许，人死前可能真会眼前出现人生跑马灯！最近，神经科学家在记录了一个濒临死亡的人类大脑的活动之后发现，人在死亡前后有节奏的脑电波模式与做梦、回忆记忆和冥想时出现的模式相似。 论文地址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnagi.2022.813531/full一篇
来源商业新知网，原标题：最新TensorFlow能碾压PyTorch？两大深度学习框架最全比拼
作者：eka，腾讯产品经理 近有三件事让我思考同一个问题。 第一件事：一直刷朋友圈，也一度一直刷空间，发现自己产生了依赖，所以在想是什么让我依赖这些平台？ 第二件事：朋友跟我提议，让我把我的文章发到知乎上面去，我去研究了一下知乎，发现它并不是我想要的平台。为什么？ 第三件事：朋友在运营一个网站，问我说怎样提升网站的用户活跃度？我想，跟上面那两个问题相关。 从人的角度归结为一个问题：人为了什么留在一个平台？ 非互联网人士的答案 非互联网行业的人看到这个问题时想到的可能跟职业方向有关，与“你为什么要留在这个公司
TensorFlow是毫无争议的深度学习框架重量级冠军，而PyTorch是年轻的后起之秀，赢的了不少人的青睐。
Exploit Kit作为传播犯罪软件的重要工具，一直深受网络犯罪分子喜爱。俗话说知己知彼百战百胜，面对与时俱进，不断升级更新的Exploit Kit，我们必须要完全的了解和分析他们，才能实现有效的防
Hi，我是Froc。今天推荐的这篇文章，作者是我们团队的高级数据分析师，具有丰富的产品分析经验，她所总结的方法，值得大家借鉴。
对于产品汪和市场喵们，在平时的产品决策和推广中，难免经常听到“产品生命周期“这么个理论。今天我们就来普及一下，作为一款移动互联网的产品，如何定位自己的所处周期，如何判断产品发布效果、市场推广效果，同时洞察互联网行业的发展趋势，来延长产品生命周期，获得更大的价值和效益。 1首先普及概念： ”产品生命周期(product life cycle)，简称PLC，是产品的市场寿命，即一种新产品从开始进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品和人的生命一样，要经历形成、成长、成熟、衰退这样的周期。就产品而言，也就是要经
所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻，用，还是得用的。
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。
平台期的运营目标重点不是持续增加新用户， 而是通过服务好老用户， 从而进一步提升用户活跃度。所以， 平台期运营的主要方法有以下3种。
当我们在使用matplotlib库绘制图形时，有时可能会遇到TypeError: Scalar value for argument 'color' is not numeric的错误。这个错误通常是由于颜色参数传递错误导致的。本篇文章将介绍这个错误的原因以及如何解决。
用户行为介绍 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。 用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。 显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为：主要方式就是评分和喜欢/不喜欢； 隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为：最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏
产品生命周期理论(Product Life Cycle Theory)，简称PLC。 产品生命周期理论是美国哈佛大学教授雷蒙德·弗农(Raymond Vernon)1966年在其《产品周期中的国际投资与国际贸易》一文中首次提出的。 这里不对概念进行描述，具体可查看https://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%BA%A7%E5%93%81%E7%94%9F%E5%91%BD%E5%91%A8%E6%9C%9F%E7%90%86%E8%AE%BA进行了解。
近期粉丝为《青春有你3》的选手应援而引发的“倒奶”事件，微博在电话会议中也被问及影响，铺天盖地的的舆论和八卦似乎成为了微博的一种标签。而日前，微博也发布了最新季度财报，2021年第一个季度微博的表现又会如何呢？
2017年第二季度(Q2)移动游戏市场盘点 移动游戏行业稳健发展，开发者积极布局细分市场 2017年第二季度，网易、完美世界、软星、银汉游戏、掌趣、哔哩哔哩、芒果互娱、都玩网络和互爱互动等企业发布了多款新游戏，游戏类型既包括角色扮演、动作、策略等偏重度作品，也涵盖卡牌、模拟养成、休闲益智等轻度作品；移动游戏市场整体保持稳定的发展趋势，更多细分市场开始得到布局。 从具体形态看，中重度类型作品仍旧维持较高的热度，例如网易的《勇士X勇士》、《秘宝猎人》，完美世界的《神鬼传奇》，互爱互动的《胡莱三国2》等，同时，轻
前几天中国最大的同志社交应用Blued宣布获得A轮融资，投资方为清流资本，融资规模为千万美元。Blued为淡蓝旗下产品，它的目标用户是“弯男”，而淡蓝无疑是中国的“弯公司”。笔者在Blued获得融资之后对淡蓝CEO ，外号“安全超人”的耿乐进行了专访。 一、粉红小巨人“淡蓝”的十三年“弯路” 淡蓝2000年上线，是中国最古老的同志社区，与几大互联网巨头生于同一个年代。由于它选择了一个相对小众且隐晦的领域，最终未能成长为一颗参天大树，通过精耕细作成长为该领域的小巨头。 百度百科显示，淡
近日大盘的走势牵动着无数股民的心，TalkingData趁热打铁解析证券应用数据，回顾近期股市风云。 伴随近期股市的大幅震荡，证券类应用用户活跃度也出现波动，每逢沪指大幅下跌或重大利好政策出台，次日证
频繁更新代码的项目有可能正处于构建和完善中，而停止更新代码的项目，要么没有进展，要么太完美，不需要更多的更新工作了，但这是一种极为罕见的现象。
说到流量，估计能使我们想起很多场景，手机上网需要流量，下个app需要流量，登录个微信需要流量，玩个游戏需要流量，甚至上网充个话费也需要流量，甚至打个电话都喜欢用流量……流量在当今的现实生活中是无所不在，没有了流量，估计你啥事都干不了。在几何时，流量还不是那么重要，比如曾经的塞班手机时代，5元GPRS流量都够我们用很长的时间，20元都能包月上网，流量对我们来说，由以前的不重要渐渐变得非常重要。这些都是移动通信技术和智能终端、移动互联网快速发展的结果。
做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
MIT博士分析690万条视频后，告诉你什么样的微课视频最受欢迎 利用微课、慕课等方式让学生能接触优秀教师的教学，自然是一件好事，但在学习过程中学生的流失率也是一个不容忽视的问题。怎样的微课、慕课更能吸引学生的关注，让学生更投入地开展学习呢？最近，来自美国的两篇论文对此进行了分析和研究。 论文《How Video Production Affects Student Engagement：An Empirical Studyof MOOC Videos》由MIT的博士生、博士后，及edX工程副总裁共同撰写
一类问题： 影响整体用户活跃度，的因素中有单次打开时长这一指标， 如何找到打开多久是比较好的阈值？
选择合适的开源项目对于项目的成功和可持续性至关重要。本文将介绍如何评估开源项目的活跃度和可持续性，从而帮助开发者和组织做出明智的选择。我们将深入探讨衡量活跃度和可持续性的指标，并提供实际案例和代码示例。
一直以来，数据分析被认为是一种辅助性工具，数据分析可以衡量企业业务的好坏，但无法实际推动业务成长。 企业成立的数据部门，一般也被划归为后端部门，用来给战士提供补给的，而在前线上冲锋陷阵的，永远是产品部
用户挽留的第一步就是建立用户流失模型，只有建立一个准确的用户流失模型，才能让后续的工作，如梳理用户流失节点、通过各种渠道对用户进行召回，事半功倍。
在当今数字时代，软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行，为用户提供良好的体验。为了实现这一目标，我们需要关注系统性能监控指标，洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识，帮助你更好地理解和应用这些关键数据。
2020年，一个注定会被历史铭记的一年。在全球化合作受到挑战的大环境下，作为全球最大的开源软件基金会，Apache 软件基金所引领的开源社区，依然汇聚了全球的顶尖开发人员，交出了一份鼓舞人心的成绩单。2021年1月1日，Apache 基金会在其官方博客上发表了文章《Apache in 2020 - By The Digits》[1]，用数字回顾了2020 一整年的社区发展：
同比: 与历史同时期比较,就是与不同年份(月份)的同一时期作比较，例如2005年7月份与2004年7月份相比，叫同比。
近日第三方数据机构艾瑞发布了一份报告，其中提到了中国社交应用市场格局：4-4-1-1，即腾讯双子微信和QQ旗鼓相当并列老大，陌陌紧随其后，余下玩家瓜分剩余市场。这印证了我之前的结论：相对于腾讯而言，陌陌是中国社交市场的老二。在应用排名中，陌陌则是社交应用老三。 一个公司做到行业老三按照常理来说不太会受人关注，但陌陌这个老三却来之不易，因为它的对手是腾讯，所处的市场是社交市场，这是一个很容易垄断的市场。陌生人之间的社交需求给了陌陌机会，成就了唐岩，催生了中国第二家社交业务主导的上市公司。尽管微信和QQ有附近
又是一年春招季。3月20日，BOSS直聘发布了2022年Q4及全年业绩报告。财报数据显示：2022年全年，BOSS直聘的营销费用同比仅增长3％，远低于研发费用增长的44％。
微博发布了Q2财报，当季总营收达9.27亿元，同比增长36%；净利润为3550万美元，较去年同期增长225%。微博商业化表现亮眼，不过，更值得留意的是，微博用户数据的亮眼表现：微博活跃用户连续九个季度保持30%以上的增长，截止二季度末，微博月活跃用户达2.82亿，同比增长33%，日活跃用户达1.26亿，同比增长36%，增速与上个季度基本持平。在移动端的增速更快。移动端月活同比增长40%，日活同比增长48%。 并且，在可见的未来，微博的用户增长速度还有望得到保持。 摩根斯坦利在8月发布了微博研报中预测，20
出品 | CSDN、amberdata.io、区块链大本营（blockchain_camp）
（本文框架） 本文在《增长黑客》与作者GrowingIO檀润洋关于留存用户的文章基础上进行改编。 1什么是留存？ 通过一系列市场活动把客户引过来，用户开始使用公司产品，但是经过一段时间以后会有一部分
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