阿里招股书解读社会化物流体系价值 | 雨-林下漏月光，疏疏如残雪。--张岱《陶庵梦忆》
本文为个性化推荐十大挑战最后一部分，主要介绍了推荐系统效果评估，用户界面与用户体验，多维数据的交叉利用，社会推荐。 接上文：个性化推荐十大挑战(中) 挑战七：推荐系统效果评估。 推荐系统的概念提出已经有几十年了，但是怎么评价推荐系统，仍然是一个很大的问题。常见
有的人觉得个性化推荐就是细分市场和精准营销，实际上细分市场和精准营销往往是把潜在的用户分成很多群体，这固然相比基于全体的统计有了长足的进步，但是距离“给每一个用户量身定做的信息服务”还有很大的差距，所以，只能说个性化推荐是细分市场的极致!实际上，信息服务经历了
前文介绍了个性化推荐十大挑战的背景其中的数据稀疏性问题，冷启动问题。本篇介绍个性化推荐十大挑战中的大数据处理与增量计算问题，多样性与精确性的两难困境，推荐系统的脆弱性问题，用户行为模式的挖掘和利用。篇幅较长，大家耐心看噢~ 接上文：个性化推荐十大挑战(上) 挑
小白叨一叨：MBA的高材生们一直是受名企欢迎的香饽饽，而马云却不这么认为。在2000年的互联网泡沫末期，那个阶段的阿里巴巴核心高管团队里，一共有12个人。除了马云，其他人全部来自名校商学院MBA.但是在短短几年，这些哈佛、斯坦福等知名院校的MBA纷纷被马云“劝
设计师最苦恼的一个问题，也许就是设计决策。 为什么苦恼？为什么难？ 有一种说法。现在很多公司都非常注重用户体验设计，这是好事。但是大部分公司最终做产品用户体验设计决策的人，都不是设计出身。这不是坏事，但是这 是一个问题，问题在于，不同的专业背景带来的思考维度总
网 上的热门外卖餐厅，在现实中却无牌无证、地址虚构，凭借网络接单外卖从黑作坊送出成了写字楼白领的午餐。8月19日，浙江新闻广播联合浙江之声曝光了这些 黑心作坊，它们除了都具有无证经营、臭气熏天、脏水横流、厨房污迹斑斑等特点之外，还有一个共同点：这些黑心作坊都是
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