“三门问题”作为一道经典逻辑推理题，经常被用来考察面试者的数学和逻辑思维能力，面试者需要通过掌握不同事件的属性和限制条件，运用逻辑推理和数学计算，得出不同情境下的概率。今天看到有同学面试遇“三门问题”，其中一个女孩子解答采取最稳妥的概率方法——穷举法，而大部分同学答案是“坚持不换”，选中车的概率永远是 1/n，换不换无所谓。果然经典问题是值得回味的，如果仅把思维固化在开门角度，确实选中概率永远是 1/n；如果看的是“换的角度”，当然如果你记得贝叶斯公式，那这个问题迎刃而解了，数学世界是充满无穷奥妙的！
摘要：近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃，市场应用广泛。笔者学习以来写了不少文章，文章深度层次不一，今天因为某种需要，将文章全部看了一遍做个整理，也可以称之为概述。关于这些问题，博客里面都有详细的文章去介绍，本文只是对其各个部分高度概括梳理。 转载：理想者的辩证思维 http://www.cnblogs.com/baiboy/p/learnnlp.html 1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪
随着社会的进步和经济的发展，人们受到教育越来越普遍，道德教育的水平和群众的素质也在不断提高。在信息不断发展的时代，快速的生活节奏常常使得人们物品意外丢失的情况，给人们带来了经济和精神上的损失[1]。在当今不断提高的道德背景下，我们可以通过几种手段和方法来处理或归还我们所获得的东西。失物招领是一个普遍的问题，它采用传统的人工管理方法，这需要花费大量的时间来寻找，管理和归还物品，无法跟上人们快节奏的生活。寻求有效和有序的失物招领管理模式是公众面临的挑战。如何为失物招领管理提供可行的解决方案，需要信息化手段的介入，对失物招领管理操作施以信息化的管理[2]。 当今社会处于信息技术迅速发展的时代。随着人们生活水平的提高，生活质量提高， 互联网技术已经非常普及[3]。由此设计了一个结构合理，易于使用的失物管理系统，并依靠Internet进行失物管理和公告。客户可以通过系统平台随时随地获取寻物的信息并发布招领信息。保证信息的有效性和流畅性。同时，我们可以帮助用户更快地恢复并最大程度地减少损失。 随着高校信息化建设，许多高校已经实现了与学生和教师的生活和学习相关的服务和信息化工具。例如教务管理系统、选课系统等。在构建和谐社会的大背景下，这是对学生不断提高自身素质，释放校园美德的一种鼓励和鼓励。通过开发失物招领管理平台，解决了传统失物招领信息闭塞的问题，失主和拾主只要进入校园失物招领平台，就可以免费发布失物招领信息。失主通过在网上查看记录，就可以寻找丢失物品，拾主则可以通过此平台来发布招领信息。通过这个平台，提高了物品被找回的概率，同时也提升了失物招领管理处工作人员的工作效率
在等概率随机选择算法中，最经典的算法就是蓄水池算法。可以参考同类型题目398 random pick index。这里再次整理一下蓄水池算法的思路和简单证明。
如果你对当年学习的概率统计还有些印象的话，就一定会记得有个贝叶斯原理的东西，它是由英国数学家贝叶斯提出的。
呱呱走火入魔 - 逆向游戏代码 - 终结玄学迷信 看到很多人对物品的使用上的很多猜测，很多都不是很准确。 为了理解你们的呱究竟在干什么，花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。 这里相当于动用了 上帝视角 来解答这些问题。 ---- 1.呱真的在旅行么？ 2.呱是如何选择旅行路径的？ 3.呱是如何旅行的？ 4.呱在每条路上的耗时是怎么计算的？ 5.呱离家出走了怎么办？ 6.道路有哪些属性？ 7.每件物品都有什么效果？ 8.如何科学使用物品？ 9.旅途中会带回哪些明信片？ 10.旅途中会带回哪些特产？ 1
本文介绍的论文题目是：《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 论文下载地址是：h
在统计和应用数学中，贝叶斯定理也被称为贝叶斯规则，它是一个用于确定事件的偶然性概率的数学公式。贝叶斯定理描述了由事件相关条件的先验知识支持的事件发生的概率。
最近一款“佛系游戏”《旅行青蛙》（旅かえる）爆红朋友圈，一夜间刮起一股“养蛙（娃）热潮”，知乎一位名叫@黄小秋的程序员大佬，为了让老母亲老父亲们理解自己的呱究竟在干什么，于是花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。这里相当于动用了上帝视角来解答这些问题，目前点赞已经超过2w。 1 呱真的在旅行么？ 不得不佩服游戏的设计者，为了追求真实，实现了一套非常完整的旅行模拟系统，有严谨的旅游路线设计。 因为旅行的过程并不展示给用户，我原本以为逻辑会十分简单。发现这套旅行模拟系统的时候，我也有些惊讶，也促使我深入
好啦，是时候继续我们推荐系统的学习了，从本篇开始，我们来一起了解一下Session-Based Recommendation。今天，我们介绍的文章题目为《SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS》，通过循环神经网络来进行会话推荐。论文下载地址为：http://arxiv.org/abs/1511.06939。
TLDR: 本文探索了深度学习和符号学习方法的结合，用以增强序列推荐模型的逻辑推理能力。通过解耦特征嵌入和逻辑嵌入，使序列推荐同时受益于相似性匹配（感知能力）和逻辑推理（认知能力）。
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
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
0-1背包问题是：有一个固定容量的背包，和固定种类的物品，每种物品只有一件。每件物品有各自的价值和重量，求解哪些物品放入背包可以使价值总和最大，且不超过背包容量。
Louisa，携程算法工程师，热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。
今天介绍的论文题目是：《Exact-K Recommendation via Maximal Clique Optimization》
本文介绍的文章题目为《Learning and Transferring IDs Representation in E-commerce》，下载地址为：https://arxiv.org/abs/1712.08289
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法，因此，标签成为了联系用户和物品的纽带。因此，标签数据是反应用户兴趣的重要数据源，而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量，是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上，豆瓣无疑是这方面的代表。豆瓣将标签系统融入到他们的整个产品线中。下面以豆瓣读书为例进行介绍。首先，在每本书的页面上，都提供了一个叫做“豆瓣成员常用标签”的应用，它给出了这本书上用户最常打的标签。同时，在用户希望给书做评价时，豆瓣也会让用户给图书打标签。最后，在最终的
推荐算法图推荐 基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。其实，很多研究人员把基于邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式 在研
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 序列推荐（Sequential Recommendation）是一种通过建模用户行为与项目在时间序列上的模式，以给用户推荐相关物品的一种推荐系统范式。 推荐系统中的对象有两种，分别为用户（user）和物品（item），二者在时间维度上包含若干次交互行为，例如用户浏览、点击和购买转化等行为。 序列推荐系统将这些交互行为按照时间次序依次排列，利用多种不同的建模方法挖掘其中的序列化模式（sequential patterns），并用于支持下一时刻的一个或多个物
导语：在推荐领域，用户或物品的冷启动，以及如何使推荐结果更加多样的问题在很多实际应用场景中都会遇到。本文主要讲述了神盾推荐在腾讯内部业务场景中，使用MAB方法来解决这两个问题的经验总结，同时本文也较为简单的对MAB问题做了综述性介绍，希望能够帮助到大家。 1问题 1.1 某业务拉新场景—冷启动决策问题 拉新场景是指在大流量业务场景中投放拉新业务的相关优质内容，从而吸引用户访问，快速增加用户量。这个拉新场景需要从4千+专辑池(每日会加入一些新的物品)中挑选出两个专辑投放给用户，使用这两个专辑来吸引新用户，
导读：携程作为全球领先的 OTA 服务平台，为用户提供诸多推荐服务。下面我们介绍几个在实际推荐场景中面临的问题：
分析师简介：Joni 目前是日本国立产业综合研究所的研究员。在中国大陆本科本行是自动化，后来对机器人研究有兴趣，在香港就读了电机工程的 Mphil 学位。博士时开始着迷生物学和脑科学的机器人研究，因此在德国汉堡大学参与了认知机器人的欧盟项目。此后一直欧洲，英国，日本和中国研究和讨论神经科学，生物学和机器人之间共通之处。
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息，并应用于分类，推荐系统等方面的过程。
个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文本数据完成以下任务： 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步，用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法，具有不依赖用户
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
现有大多数推荐系统都是对观测到的交互数据进行优化，而这些数据受到之前曝光机制的影响，会表现出许多偏差，比如流行偏差。经常使用的基于pointwise的二元交叉熵和pairwise的贝叶斯个性化排序损失函数，并不是专门设计来考虑观测数据的偏差的。因此，对损失进行优化的模型仍然会存在数据偏差，甚至会放大数据偏差。例如，少数受欢迎的商品占据了越来越多的曝光机会，严重损害了小众物品的推荐质量。
据说，在美国西部的一家连锁超市发现，很多男人会在周四购买尿布和啤酒。这样超市就可以将尿布与啤酒放在一起卖，便可以增加销售量。
用户的购买行为很容易可以用二分图（二部图）来表示。并且利用图的算法进行推荐。基于邻域的模型也可以成为基于图的模型，因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况。我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为，这样的话数据集可以用一个二分图来表示。我这里尝试画一个二分图（有点丑，不要介意哈）：
本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读，本篇笔记非标准译文，其中包含了笔者自己对问题的部分理解，仅供参考，欢迎学习交流。
机器之心专栏 阿里菜鸟物流人工智能部 据机器之心了解，阿里巴巴有 11 篇论文入选如今正在墨尔本进行的 IJCAI 2017 大会，其中 6 篇来自阿里巴巴-浙大前沿技术联合研究中心，3 篇来自蚂蚁金
Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演着重要的角色。
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、
本文论文题目：《CFGAN: A Generic Collaborative Filtering Framework based on Generative Adversarial Networks》
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探
在真实的推荐系统中，由于各种各样的原因，往往会造成各种各样的偏差问题。这些客观或者主观原因造成的偏差对推荐展示效果及推荐系统的生态发展都会造成负面的影响。
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？
推荐系统是根据用户的浏览习惯，确定用户的兴趣，通过发掘用户的行为，将合适的信息推荐给用户，满足用户的个性化需求，帮助用户找到对他胃口但是不易找到的信息或商品。
【新智元导读】今天（美国加州当地时间29日），资深软件工程师 Heng-Tze Cheng 在 Google Research 发表博文，宣布谷歌研究所最新推出 Wide & Deep Learning，并将 TensorFlow API 开源，欢迎开发者使用这款最新的工具。新智元为大家提供全文翻译如下。 像行家一样学会规则，然后像艺术家一样破坏它们。 —— 毕加索 （文／Heng-Tze Cheng）人类大
先来回答一个最关键的问题：到底什么是推荐系统？ 下面从3个角度来回答： 它能做什么 它需要什么 它怎么做 先来第一个问题推荐系统能做啥？ 推荐系统可以把那些最终会在用户（User）和物品（Item）之间产生的连接提前找出来。 此处关键就在于提前二字，推荐系统要从一个巨大的网络中，去提前发现人和物品之间的连接，并帮助这条连接尽可能早的建立起来。 第二个问题它需要什么？ 发现人和物品之间连接的前提是，已经有足够多的连接存在了，推荐系统才可能去预测未来的连接。 第三个问题，怎么做？ 有很多方式，本系列主要
推荐系统实践 对于推荐系统，本文总结内容，如下图所示： 推荐系统.png 文章很长，你可以跳着看你感兴趣的部分。 一、什么是推荐系统 1. 为什么需要推荐系统 结论是，为了解决互联网时代下的信息超载问
我们的业务碰到了一个很特殊的场景：用户数量巨大，上亿；物品数目比较少，不超过 500 个。针对这个特点，我们设计了一个小程序 Trick。这个程序 Trick 极大地提高了 LR 的预测性能，预测耗时减为原来的 120 分之一。
今天介绍的论文是：《Privileged Features Distillation for E-Commerce Recommendations》 论文下载地址为：https://arxiv.org
论文名称：《Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation》 论文地址：https://dl.acm.org
在现有的推荐模型中，往往优化的目标是点击率，而忽略了用户的长期体验。特别是在信息流推荐中，给用户推荐一个标题很吸引人但内容比较无聊的消息，往往点击率很高，但用户会觉得体验很差。因此，用户的长期体验也需要重视。本文介绍京东与清华大学合作发表的论文，该论文使用强化学习来优化信息流推荐中用户的长期体验。咱们一起来学习一下。
今天给大家带来的是WSDM 2022上eBay中稿的一篇文章，题目为《Sequential Modeling with Multiple Attributes for Watchlist Recommendation in E-Commerce》。过往的序列推荐或者行为序列建模，更关注的是在物品层面的偏好情况，而本文将重点放在物品属性之间的相关性上，建模用户在具体属性上的偏好，提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性，一起来看一下。
推荐系统的基本思想 利用用户和物品的特征信息，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。 利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。 利用和用户相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。
之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座，接下来的几篇，我们将围绕讲座中提到的知识点，来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的！本篇算是一个开篇吧，希望大家伙能够有一个基本的认识。
推荐系统是AI应用最成熟的领域之一，行为序列的表征学习是其中非常重要的一环。过去序列表征学习依赖于物品ID，难以迁移到新的推荐场景或平台中，使得不同场景下的推荐系统彼此隔离，数据孤岛问题严重。
推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选合适商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大，因此常见的推荐系统一般分为两个阶段，即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集，排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序，推荐给用户。
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