近年来，推荐系统已经成为许多社交/购物/新闻平台中必不可少的组件。一方面，推荐系统为了更好的捕捉和建模用户的行为习惯以及历史偏好，需要大量收集用户和物品的属性信息以及二者的交互记录。另一方面，大量的用户行为记录...

时至今日，深度学习的经典知识几乎已经是“显学”了，但是在实现深度学习推荐系统的过程中，还是充满了无数的细节和坑。所以接下来几篇文章会专门跟大家总结讨论课程中大家问题最多的，最感兴趣的话题。...

大家好，不知不觉做推荐系统挺久的了，很多同学私信让我好好写写推荐系统相关，但苦于沉淀不够有货倒不出。最近充电总结了一段时间，有了一些积累，给大家好好说道说道。...

前言：在一次测试中，偶遇了天融信的防火墙，弱口令测试未果，并且天融信的防火墙一般错误五次后会会锁定登录，所以也不能爆破弱口令，那么现实中这种系统还是很多的，本篇文章介绍一下利用fofa爬取全网相同系统服务器，然后批量检测...

推荐系统对于我们今天使用的几乎所有应用程序都是至关重要的。 借助大数据，我们有大量可供选择的内容。并且我们可以建系统，通过这些系统可以帮助我们筛选和确定选择的优先次序。 这些系统还给我们一种个性化的内容和服...

本文对中科院自动化所和华盛顿大学的研究人员合作发表在WWW 2021的论文《STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation》进行解读。

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。...

推荐系统可以说是一个闭环的生态系统了。从整体架构图中，我们就可以看出来，推荐列表从RankServer产生，用户点击推荐列表产生的日志又反作用于画像系统的更新，模型训练，新的推荐算法的实验，以及BI报表的生产，而这些又都是Rank...

奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用，SVD都是提取信息的强度工具。...

推荐系统为工业界带来了巨大的收益。大多数推荐系统都是以静态的方式工作，即从用户历史的交互中来推测用户的兴趣爱好从而做出推荐。然而，这样的方式有缺陷，具体来说，两个较重要的问题无法被解答：1）用户目前具体喜欢什么？2）用...