第十章 在线消费决策
这一张主要写消费者的心理，更贴近于心理学，而不是技术方面。
1. 传统的决策模型是认为人们的兴趣始终如一，不会发生变化；不过现代研究表明，用户在决策过程中偏好并不稳定
2. 人们会根据物品的展示环境做决策：同样的商品，放到不同环境下面展示，身价就不同
3. 首位/新近效应：位于列表首位和末尾的物品，更容易被记住
4. 框架效应：展现框架决定用户决策
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2015-01-18 13:11:01
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个人评价：很有意思的一个话题，我在实际工作中也遇到过，不过这本书写的一般，有点儿“掉书袋”，太学术化、太YY、前提假设条件太强。姑且看看做借鉴吧。
通常推荐系统利用用户数据的时候，是假定用户是善良的、诚实的。而攻击，就只值认为设法影响系统的结果、性能。
攻击的维度：1. 针对某个物品，抬高或者降低其评分；2. 针对特定的用户群；3. 针对某个系统，然系统推荐不准确，甚至系统崩溃...
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2015-01-17 18:02:35
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基本思想：将数据分为训练集合和测试集合，用训练集合的数据训练模型，用测试集合的数据测试模型。训练集和测试集的划分，可以是按照时间的维度，也可以按照人群的维度。
存在风险：对于某些方法可能有偏向性。
用历史数据进行评价
按照时间维度将数据分为训练集合测试集，N折交叉验证。
还有直接用人工进行评价的。不过代价较大，不能上规模，在实际中用处不大。
完。...
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2015-01-17 18:02:07
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对于在线商店，主要关心两方面：1. 提升转化率（将不消费的用户转变为消费用户）；2. 提升消费额（已经花钱的人，花更多的强）
实验场所是移动互联网的一个网站，用户可以用移动设备来访问，并下载app（游戏和应用）。有些app免费，有些收费。作者利用这个实验环境对比了集中推荐算法的效果。
对比了6种方法：
1. 协同过滤；2. slope one；3. 基于内容的推荐；4. 混合推荐；5...
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2015-01-17 18:01:45
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如何给推荐系统的结果给予解释？
1. 基于约束的推荐系统：这种系统的商品都有各种属性，用户只知道个大概，但是不完全清楚各种属性，推荐系统在帮助用户一步步接近用户最终的期望。属性就是产生推荐理由的关键。本书中采用了一些推理方法来生成理由，挺玄乎的。我理解，直接告诉用户，我猜你最关心的是xx属性，根据这个属性，我来给你推荐xxx，这样就应该行了。
2. 基于实例的推荐系统：产生的理...
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2015-01-17 18:01:39
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如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐。Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。TiVo 会自动把节目录下来，如果你感兴趣就可以看。Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流。所有这些推荐结果都来自于各式各样的推荐系统。它们依靠计算机算法运行，根据顾...
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2015-01-17 15:06:40
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来自：http://www.cnblogs.com/exlsunshine/p/4214357.html声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下...
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2015-01-15 10:54:53
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一. mahout简介：
Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。
以下为在mahout实现的机器学习算法：
算法类...
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2015-01-13 00:09:27
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mahout中map-reduce版的itembased推荐算法思想
最近想写一个map-reduce版的userbased，于是先研究mahout中已实现的itembased算法。itembased看起来简单，但是深入到实现细节还是有点复杂的，用map-reduce实现就更复杂了。
itembased的本质：
预测某用户user对某物品item的打分，
看看该用户对其他...
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编程语言 时间：
2015-01-13 00:08:08
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一、 基于PHP实现的webshell攻击
二、 不用或少用else语句
三、 单页面结构(Single-page application)
四、 让搜索引擎抓取ajax的内容
五、 CURL_MULTI_INIT()
六、 PHP strstr()函数
七、 论规范化的重要性
八、 HHVM
九、 PHP源码签名收集器
十、 协同过滤推荐算法...
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Web程序 时间：
2015-01-12 17:35:43
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