今天学习的是一篇 2018 年 Airbnb 的一篇工业论文《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》，介绍的是 Word2Vec 在 Airbnb 推荐场景中的应用。大概内容就是从用户日志中抽取用户行为并组成序列，然后通过 Word2Vec 完成训练，最后得到 Item 的 Embedding Vector。虽然看似简单，但这篇论文却拿到 KDD 2018 Best Paper，知易行难，在看本文文章之前，我们先来试着回答几个问题：
可能有很多读者认为label和text差不多，都是用来显示文本的。其实label和text一点都不像，label本身也不能显示任何文本，该组件只是与其他组件进行绑定。目前这些可绑定的组件包括button、checkbox、radio和switch，这些组件会在后面的文章中详细讲解。
上篇文章 地址：http://blog.csdn.net/u014737138/article/details/40679555
今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段，往往采用point-wise预估的方式，准确的上下文信息是难以获取的，因此往往需要一个模拟的过程。接下来，我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。
在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等。
下面是游戏中使用到的新手教学引导配置，它是我用引导框架的录像功能生成的，在中间增加了文字提示：
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。
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。
1.为什么要使用Ripple 2.如何使用Ripple效果 3.Ripple效果的颜色值改变 4.Ripple的波纹范围改变 5.Ripple添加一个item，其id为@android:id/mask
在使用ListView时候有时候会遇到item点击事件没响应。 原因很简单，你的item中又Button，Checkbox，ImageButton之类的控件，导致ListView.setOnItemClickListener无效，主要原因是这些试图获取了焦点导致item无法获取焦点，所以有如下三种方法： 1）在item布局文件里面的设置，让Button，Checkbox，ImageButton视图无法获得焦点 android:focusable="false" android:clickable="false" android:focusableInTouchMode="false" 2）但是很多童鞋又希望Button能够点击，那么你可以把Button换成ImageView，效果是一样的，同样可以实现点击效果。 3）如果有的小伙伴不愿意改item，那么还有一种办法就是在item中再嵌套一层布局，给这个布局设置点击监听，看上去的效果和对item点击效果是一样的，只不过点击是在适配器里面对item的布局做的监听。
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。
本节课讲Android中的菜单（menu）资源，这个也是我们在开发中可能经常用到的资源，它可以分为以下几种类型：
多年Linux运维经验，3年Zabbix使用经验。精通Zabbix开源监控系统的架构、部署、使用和维护，善于Shell和Python开发。
在搜索、推荐、广告引擎中，系统会通过复杂算法生成一个最终的结果列表。用户在看到这个结果列表时，未必都会对排序满意，比如有时觉得排序的顺序有问题，或者发现一些不符合喜好的item。如果从算法层面来调优，
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链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59762355
CTR预估起源于计算广告，因为关系到真金白银的定价问题，因此要求预估出来的CTR必须“绝对准确”。这是因为，假如给一个用户准备了A/B/C三个广告，那么无论预测CTR是0.9、0.8、0.6，还是0.5、0.4、0.3都不影响三个广告的展现顺序，但是向客户的收费却有天壤之别。
之前有一段时间做过双塔的召回模型[1]，线上各个指标有了不错的提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱的召回模型。对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型
如果listView中的item有button控件，那么如何获取listView中的button控件？又如何在点击button时定位当前的item？
UIActionSheet是IOS提供给我们开发者的底部弹出菜单控件，一般用于菜单选择、操作确认、删除确认等功能。
Personalized Re-ranking for Recommendation(ResSys'19)
给小手注册点击事件，判断如果已经选中即*item*.attitude =1那么取消选中即设置attitude为0，反之一样
冷启动和探索利用问题是推荐系统技术中的两个关键问题，本文结合达观数据的技术实战，对问题的解决方案进行了梳理和介绍。 1 前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站等每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣，然而我们常常面对
本节要介绍的就是整个象棋项目最为重点的地方了——会涉及一些棋子可走路径的搜索算法。以車为例，它的可走路径是四个方向上空位置和异色棋子位置，即单方向遇到的空位置则加入搜索点、遇到同色棋子或异色则停止搜索。
说起排序，对排序的认知还停留在召回阶段召回的item经过粗排过滤，剩下较少的item在精排中打分，按epcm或者其他策略挑选出最终要曝光的item。精排模型往往都是point-wise的，一个DNN加丰富的用户/item/上下文特征预估点击率。自从看了阿里这篇 《Revisit Recommender System in the Permutation Prospective》，了解到了排序完可以再一次重排，以达到用户体验最佳，且平台收益更好。下面就来详细看下重排到底做了啥？
自从我上次在知乎回答了问题《机器学习中较为简单的算法有哪些？》，很多同学私信我询问我FM算法在推荐系统中的应用细节，索性今天就专门写一篇文章，仔细聊一聊FM这把“推荐算法中的瑞士军刀”。正文开始之前，我说几句题外话。
作者：文辉 | 达观数据 量子位 已获授权编辑发布 1.前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站对于推荐系统而言，每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣。 然而我们常常面对的情况是用户的行为是稀疏的，而且可能存在比例不一的
iOS程序员一定对ActionSheet非常熟悉，这是Cocoa Touch很常用的UI组件。使用ActionSheet会从当前窗口底部往上弹出一个窗口，可以在该窗口放置任何组件，例如，如图1所示的一排按钮。
子菜单，即点击菜单后出现一个菜单栏供选择 创建子菜单的步骤： （1） 覆盖Activity的onCreateOptionsMenu()方法，调用Menu的addSubMenu()方法来添加子菜单 （2） 调用SubMenu的add()方法，添加子菜单项 （3） 覆盖onContextItemSelected()方法，响应子菜单的单击事件 示例： （1） 覆盖Activity的onCreateOptionsMenu()方法，调用Menu的addSubMenu()方法来添加子菜单 1
我学习Android都是结合源代码去学习，这样比较直观，非常清楚的看清效果，觉得很好，今天的学习源码是网上找的个db源码 百度搜就知道很多下载的地方 我写的东西有可能比较乱，如果单一的篇章没看明白，请看上一篇文章
在推荐系统中，冷启动或长尾是一个常见的问题，模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是，冷启动样本积累的数据比较少，不足以通过训练得到一个好的embedding（通过user或item的id，映射到一个可学习的向量），进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
效果图： 实现效果图红色线包含部分的九宫格效果，并附带item点击时间。 --------------------------------------------------------------
"该赛道的数据集强调电商推荐系统的公平性，尤其是流量较少的广大中小商家所面临的“有好货缺无人问津”的困境。数据横跨十余天，中间还穿插了某次全网促销活动，涵盖了一些商品从上新时无人问津、到逐渐成为高潜力爆款的历程。欲获胜的队伍需格外关注曝光不足的商品上的推荐准确度，需探索“如何抵消掉历史点击数据的选择性偏差以便避免只推爆款”、“如何注意数据分布随时间的变化以便及时发现高潜力冷门好货”、“如何利用多模态图文商品信息来辅助商品冷启动”等重要课题。"--解题关键
35岁，变成了一个没有胆量、小心翼翼的年纪，甚至说慎重到说话都要反复思考的程度，先不说内耗问题了，真的就是负能量爆棚了，我有那么一阵极度怀疑自己丧失了和人沟通的能力。
前几篇讲了Community Cloud权限配置等信息，但是没有太讲过 Community如何进行配置layout，本篇主要描述使用Builder去进行符合需求的Community Layout的构建。
Android中原生的Dialog弹窗提醒控件样式单一，有时候并不能满足我们的项目需求，而且一个工程里面有时候会在多处都用到弹窗提醒的功能，代码会出现大量的冗余，工作之余，就自己实现了这么一个弹窗提醒控件。自定义控件继承自我们的Dialog，样式自定义，弹窗中的文字可通过数组参数初始化，Item个数实现了动态添加，和数组长度一致。对话框底端可展示一个Item（如：确定）或两个Item（如：确定 取消），通过参数设置。废话不多说，直接上代码：
最近看到一个非常酷炫的menu插件，一直想把它鼓捣成vue形式，谁让我是vue的死灰粉呢，如果这都不算爱?。?开个小玩笑，让我们一起来探索黑魔法吧。观看本教程的读者需要具备一定的vue和css3的知识
即每个油猴脚本都有的，脚本开头很多行注释的内容，这是油猴脚本关键的基础部分，刚开始接触可能会一头雾水，但你绝不能忽视这部分内容
最终的效果如下图所示，下面小编一一为大家解析每个部分如何实现，并附上最终的实现代码。
这里p(u,i)表示user与item对，如果user点击了item,那么p(u,i)就是1；如果user没有点击item，那么p(u,i)就是0。
对于listview Android开发的朋友都知道用的很多，网上关于Android ListView的Item点击特效的文章很多，我自己也看了不少关于listview的文章，这里就记录下不错的文章，大家可以参考下，
前言 官方文档传送门 RecyclerView是Google推荐用来替代ListView的. 整体使用感觉和ListView差不多, 但是比ListView是要多不少优点的. 想要使用它们, 先要添加依赖项哦. 版本看着填, 最好和appcompat-v7保持一致. compile 'com.android.support:cardview-v7:25.3.1' compile 'com.android.support:recyclerview-v7:25.3.1' ---- RecyclerVi
本次主要用到的控件有flowLayoutPanel1和label, flowLayoutPanel:处理其组件的布局并在流局中自动排列它们; (文本内容可以自行设置)
[1].本文接上文：RecyclerView基本使用 [2].RecyclerView把很多事都交给了我们，就连item的点击事件都没有 [3].在adapter中加载布局的时候，可以为item添加事件 [4].没有点击效果，还要自己添加点击的选择器 [5].RecyclerView增删条目以及条目运动效果 ---- 一、点击事件 方式1.修改：FirstRvAdapter#onCreateViewHolder public FirstViewHolder onCreateViewHolde
使用Ionic这种框架伟大的地方在于用户界面元素默认准备好了，意味着你可以设计更好的app而不需要很强的用户体检设计背景，而且让你可以更容易实现这些模式。 这篇教程将展示如何使用Ionic2添加一个简
推荐系统中，点击率预估是很通用的排序方法。但是，在feeds流中，pCTR只能说明用户点击这个内容的概率，而不能说明用户有多喜欢或者说在点击之后是否有可能阅读或者停留的概率。有些低质量但是标题党的内容，用户就很容易点击。但其实点击完之后，可能并不会阅读。所以，只对点击建模不能保证用户对这些点击过的内容的满意度。在feeds流中，为了提升用户体验，阅读时长也应该被考虑进来。
首先，众所周知，ListView是Android最常用的控件，可以说是最简单的控件，也可以说是最复杂的控件。 作为一个Android初级开发者，可能会简单的ListView展示图文信息。 作为一个有一
addClass() siblings() removeClass() each()
可以先看背景和总结部分，对整个文章做的工作进行了简单的概括，公式太长的可以左右滑动哦~
近期对推荐系统颇为感兴趣，正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是推荐相关的，借着这次机会学习学习。本文将对KDD Cup 2020 Challenges for Modern E-Commerce Platform: Debiasing 数据进行了初探与可视化处理，便于各位更为直观理解赛题数据与建模目标，同时还会给出基本的解题思路。
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