SophieZhou的专栏

<br />http://www.shamoxia.com/， 丕子的博客。记住几个新的东西，这位博主，好像是我们这的，原来更多的是关注计算机视觉，现在感觉有点转向于互联网了。<br /> <br />greplin一个新的搜索产品，主要是面向个人SNS信息的搜索，注册后，你可以在你个人的facebook,twitter等上的信息中进行搜索。创始人之一才19岁，哎，无语啊……<br /> <br />看来博主挺关注苹果的，不知道是不是也是果迷，乔布斯JOBS的消息不少。<br /> <br />另外，感觉博

twitter 和facebook的很多文章还是值得学习的，尤其是其工程性特别强。http://www.umiacs.umd.edu/~jimmylin/publications/index.html大多是关于twitter的文章。http://pleasescoopme.com/是另外一个人在facebook，常常有一些报告和文章note出来，很不错。

我们经常会看到，很多文章在对数据做聚类或者分类，也就是说从数据中抽取出主题或者兴趣，这个是一个概括的过程。而推荐则是一个预测的过程，即我已经知道你对A感兴趣，虽然你目前没有关注过B,C,D，但是基于关联关系，我觉得A和B关系很密切，和C关系较密切，和D关系一般密切，这完成了预测。而后是推荐过程，即推荐前一个或者前N个关系密切的兴趣给你。也就是说，推荐应该是首先完成了主题提取，或者是

CTR - Click-Through-Rate (点击率)CPC - Cost-per-Click (每单击价)RPM - Revenue-Per-Thousand (平均千次点击的收益)在Google这里，RPM（reveal per mille['mili:]n.  千(主要用在per mille中)）是每千次广告单元展示的收入，eCPM是每千次网页展示的有效收入。

这两天电脑无线网总是无法连接，在家时是连接总是提示出错，而到了公司开始是连接上了，然后就断掉了。然后就再也连接不上了。上网查找了半天，没找到一个办法能够真正有效的，于是大了thinkpad的400电话。然后技术人员好像以前碰到这个问题过，描述的比我自己还清楚，按照他的指示，成功解决了这个问题。电脑右下角 点击网络图标， 然后点击 打开网络和共享中心， 然后看到 左上角 更改适配器设置，

推荐系统的牛人，其中其09年的iui的文章是best，Tagsplanations Explaining Recommendations using TagsJohn Riedl    url  http://www-users.cs.umn.edu/~riedl/计算广告学的yahoo牛人，Andrei_Broderhttp://research.yahoo.com/Andr

看到计算广告学，看到长尾理论，看到zipf distribution，记载一下。其实，zipf分布和长尾理论是讲同一件事情吧，就是80、20法则的道理。可能20%的网站占据了80的流量。在广告中也是这样吧，可能比这更到尾部吧，只有少量的广告被关注到被点击到，更少量的广告真的起到了成交等后续的行为。http://www.useit.com/alertbox/zipf.ht

计算广告学包含了很多方的利益，广告主，用户，媒体和广告平台（广告商提供吧，算是广告商的利益吧？）。而且用户的信息改变非常快，广告主的竞价也不稳定，广告主所做的广告活动也是改变很频繁。同时，数据中又会伴随着上亿的关键词、上百万个广告、上亿的用户和上百万的广告主，但是却只有稀少的点击和成交等行为。这个领域是机器学习、经继续、优化理论、分布式系统和信息科学的交叉复杂领域。对如此的复杂问题，传统的机器学习

转载自：http://www.mindmeters.com/showlog.asp?log_id=4417既然都在谈长尾，搜索，我就把对豆瓣杨勃的采访贴出来吧。豆瓣就在798，空旷舒坦的大屋子里，也就三四个人吧。杨勃抱着他的笔记本，一边聊一边给我演

开始工作两个多月了，一直处于被动的状态吧，我这个人属于慢热型的人？我不确定，只是在我摸清楚大概情况之前，我一般不随便发表意见，我也想不了那么多，想的问题都是比较眼前的问题。随着对工作的熟悉和上手，我想我要转变自己的角色了。首先最近要学习整理一些东西，首先想

<br />http://dslab.lzu.edu.cn/dslabwiki/images/2/23/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%8E%86%E5%B9%B4%E9%81%93%E8%B7%AF%E4%BA%A4%E9%80%9A%E4%BA%8B%E6%95%85%E6%95%B0%E6%8D%AE.pdf<br /> <br /> <br /> <br />在这里看到的，还有在公安部可以查到2005,2007,2008,2009每年的数据。<br /> <br /> <br /> <b

休假几个月，我感觉我是与世隔离了。大概是我自工作以来就没怎么关注文章的原因吧，闲话少说，言归正传。deep learning 和knowledge graph，是目前google关注的两大方向，准备下周休假期间好好研究研究，先从中文相关介绍开始，再认真研究英文。