==以前一直以为平时所用的邮箱是绝对安全的,没有深思它的安全性. 然而你要“犯罪”不留任何痕迹的话,呵呵. 国内应该没有类似 ProtonMail 的邮箱,-->去了解一下 ========== PGP工作原理及其密钥管理体制的安全应用http://tech.hqew.com/news_1535512 推荐安全且匿名的邮箱 ProtonMailhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/25085337?utm_source=tuicool&utm_medium=referra…

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系…

Python入门篇-匿名函数 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.匿名函数概述 1>.什么是匿名函数 匿名,即没有名字 匿名函数,即没有名字的函数 2>.匿名函数编写格式 Python借助Lambda表达式构建匿名函数 匿名函数格式如下: lambda 参数列表:表达式 3>.匿名函数注意事项 (1)使用lambda关键字来定义匿名函数 (2)参数列表不需要小括号 (3)冒号是用来分割参数列表和表达式的 (4)不需要使用return,表达式的值,就是匿名…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

查看: Linux下校验下载文件的完整性(MD5,SHA1,PGP) http://blog.useasp.net/archive/2014/03/29/use-md5-sha1-or-pgp-to-check-downloaded-file-integrity-on-linux.aspx Linux下的学习开始总是艰难的,但有的时候,却发现Linux下远比Windows的操作来的实在的多——这下载文件的完整性就是其中一件,让本人觉着很爽的一件事情.在编译安装各种软件的时候,总要到各个网站上收集…

如果做网站的内容运营,相关内容推荐可以帮助用户更快地寻找和发现感兴趣的信息,从而提升网站内容浏览的流畅性,进而提升网站的价值转化.相关内容 推荐最常见的两块就是“关联推荐”和“相关内容推荐”,关联推荐就是我们常说的购物篮分析,即使用购买了某商品的用户同时购买了什么这个规则来发现商品间 的潜在联系,之前有相关的文章介绍——向上营销.交叉营销与关联推荐:关联推荐是基于用户行为分析的推荐,而相关内容推荐是基于内容固有特征的推荐,只与内容本身有关,与用户的行为完全无关,所以相关内容推荐的模型是一种“冷启…

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给…

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

ALS矩阵分解 http://blog.csdn.net/oucpowerman/article/details/49847979 http://www.open-open.com/lib/view/open1457672855046.html        一个的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描述一个人的喜好经常是在一个抽象的低维空间上进行的,并不需要把其喜欢的事物一一列出.再抽象一些,把人们的喜好和电影的特征都投到这个低维空间,一个人的喜好映射到了一个低维向量,一个电影的特征…

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor…