脑机接口（BCI）是一种变革传统人机交互的新型技术，用户的大脑是直接的控制信号源。在BCI转化为实际应用时，由于用户个体之间的感觉、知觉、表象与认知思维活动、脑结构与功能具有一定的差异，通用BCI难以满足不同个体的需求。为此，需要为特定用户定制个性化的BCI。迄今为止，少有文献对个性化BCI涉及的关键科学与技术问题进行阐述，本文聚焦个性化BCI，给出个性化BCI的定义，详述其设计研发以及评价方法和应用，并讨论个性化BCI面临的挑战及未来方向。期望本文对个性化BCI创新研究及实用化提供有益的思路。
随着现代生活的快节奏和人们对健康的不断追求，个性化健身和健康建议的需求日益凸显。在这一背景下，自然语言处理（NLP）技术作为人工智能领域的关键技术之一，正逐渐成为个性化健身和健康管理的利器。本文将深入探讨NLP技术在个性化健身和健康建议中的创新应用，通过实例展示其如何为用户提供更加个性化、实用的健身和健康建议。
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
来源：小飞哥笔记｜作者：丰宪飞 ---- 我们知道，做SaaS产品和做定制化项目之间最大不同是： 做定制化项目，可以根据客户的需求，考虑其业务的特征，最大化的满足客户个性化需求； 做SaaS产品时，就要考虑其通用性，如何把产品做的通用，满足更多客户的需求。 但同时，当Saas产品服务的客户越来越多，还是会出现不同的客户有着一些不同的个性化需求。 这时，这个问题该如何解决？ 我们可以通过配置化的手段来解决。 当个性化需求的业务流程与现有产品业务流程差别较小，可以从功能层面进行配置来解决个性化
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
如今，互联网上使用积分的企业随处可见，积分是产品内的一种虚拟货币，可用来激励用户，是企业为了刺激用户购买力进行的一种变相营销手段或者运营策略。作为会员福利的一种，积分平台管理系统可以帮助企业提升用户粘性，增加商城页面的停留时间，具有较高的应用价值。
个性化与自适应学习是教育领域中一项备受关注的创新性工作，它旨在根据学生的个体差异和学习进度，提供定制化的学习体验。近年来，自然语言处理（NLP）技术的发展为个性化学习注入了新的活力。本文将深入探讨NLP在个性化与自适应学习中的应用，通过结合实例展示如何通过语言模型提升学习体验，满足学生独特的学习需求。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
转载请保留 Author: Nino Lancette, Cinafidès Consulting &Technology, U.S. 作者：尼诺·兰赛特，斯诺德咨询与技术公司，美国 翻译者：王璐菲 校对者：yawei xia 关键词：隐私个性化 假设： U5：数据所有权从企业转移到消费者或公民手里 U9：隐私担忧将解除 2028年10月9号上午10点，你走入当地一家咖啡店，点了一杯意式浓缩。你在门口点单，用手表轻刷一个小小的玻璃显示器；然后直接走到柜台，手腕再次随意一挥，为双倍豆奶拿铁付了钱。然
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
个性化推荐，指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息，对某些内容进行个性化的决策。最常见的例子，比如新闻app中的内容流，视频和电商网站的“相关推荐”、以及广告中使用的个性化重定向等（可以参见《计算广告》一书）。 由于个性化推荐会大量利用用户行为数据与内容数据，它是大数据在互联网领域最常见的落地应用之一。因此，很多大数据码农码畜们在加入一个新公司时，往往喜欢豪情万丈地向码皇们建议：把某某位置交给我吧，我能用数据和推荐技术把它的点击量提高50%！ 提高点击量虽然很重要，但是这是个性化推荐的主要作用么？不然。在正确认识个性化推荐的作用之前，我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势：“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实，这里的数字往往是真实的，那么为什么说是装逼呢？这可以用一个故事来比喻。从前有一个小山村，村民们过着自给自足，男耕女织的生活。忽然有一天，从村外来了一支队伍，他们宣布此山他们开，此树他们栽，并且自豪地对村民们说：是我们养育了你们全村老少。这当然仅仅是一个故事，读者们不要瞎联想。不过，全站流量的个性化占比这样的说法，跟这个故事有点儿像。请大家看下图：
随着教育科技的不断发展，个性化教学在教育领域的应用日益广泛。通过融合机器学习与教育科技，个性化教学系统能够实现学生学习行为分析、个性化学习路径推荐、智能化教育评估等功能，从而提升教学质量和学生的学习效果。本文将探讨机器学习与教育科技在个性化教学中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
个人用户门户是完全由用户自己定制的纯个性化信息“窗口”，以用户为中心，为用户提供一个单一页面的入口，整合系统中或其他系统的多方面的业务应用。打通系统内外部、各部门或业务系统之间的数据呈现，能实时从系统
近日，深圳市罗湖教育科学研究院联合腾讯教育及悦动圈，在全区中小学开启寒假个性化体育锻炼活动，并率先在深圳市华丽小学、深圳市翠北实验小学建立试点校，旨在帮助学生提升身体素质，养成健康的生活方式。 此次罗湖示范先行，启动个性化体育运动任务打卡，不仅实现体育与教育的有机融合，亦帮助学生在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志。 大数据云平台 与AI运动系统的有机结合 本次活动基于罗湖区智慧教育云平台“教育智脑大数据中心”，汇聚最新国家体测数据为基础数据，构建学生体质健康画像指标体系，深层挖掘影响学生体质
https://mp.weixin.qq.com/wiki/0/c48ccd12b69ae023159b4bfaa7c39c20.html 很早之前微信发布了个性化菜单的设置。今天我就测试一下接口的调用。 一、个性化菜单接口 开发者可以通过以下条件来设置用户看到的菜单： 1、用户分组（开发者的业务需求可以借助用户分组来完成） 2、性别 3、手机操作系统 4、地区 个性化菜单接口说明： 1、个性化菜单要求用户的微信客户端版本在iPhone6.2.2，Android 6.2.4以上。 2、菜单的刷新策略是，在用
不久前，国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式，联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本，引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下，双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”，并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品，集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
随着科技的蓬勃发展，自然语言处理（NLP）技术在教育领域的应用正迎来革命性的变革。本文将深入剖析NLP在教育中的关键应用，旨在提供更加详细的信息，讨论如何通过智能辅导系统、学习内容个性化推荐以及自动评估与反馈等方面，重塑教育方式，提高学生学习体验。
随着社会的快速发展，整个社会开始进入以消费者为核心的消费升级时代，人们的消费观念有了很大改变，消费心理也日渐成熟。很多消费者不再盲目追求千篇一律的产品，而是讲究自身的消费特性，避免消费的大同，简单的说，就是“个性化”。因此，对品牌主而言，个性化营销的重要性也日益凸显。
该文介绍了QQ红包技术方案，包括红包系统架构、关键路径、系统优化、容灾和柔性设计、AR红包、缓存设计、地图打点与查点、采集系统、总结等内容。
腾讯推荐 “腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台，旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体，对外提供全自动实时精准推荐服务。 腾讯推荐官网: tuijian.qq.com 推荐是什么？文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言，全国各地每天产生的信息总数堪称海量，但屏幕尺寸有限，能给用户展示的新闻也不多，这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一，找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举，淘宝天猫，腾讯视频，图片社区，应用宝
在当今 DT 时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个
image.png 个性化推荐最佳实践 一、基本概念 网络营销解决方案提供商Questus公司的调查显示，在选择网络购物的消费者中，32%的人认为浏览体验非常重要；在决定不再网上购物的消费者中，22%是因为很难找到想要的商品。根据推荐技术服务公司Baynote的调查，如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要的商品，95%的人会离开这个网站。 对于零售网站来说，如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的产品，让顾客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上，那么最终为顾客糟糕的浏览体验埋单的还是零售网站自己。 个
摘要：如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。 但是
如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。
图1：仅给出一个新颖主题（例如，一只名叫的狗）的几张图片，Yo’LLaVA就能学会围绕该主题促进文本/视觉对话。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
本文基于WWW-2021论文《Personalized Approximate Pareto-Efficient Recommendation》。
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
算法构筑了进入互联网的很多东西，这已经被不止一次地论述过。但是，还没有一些非常确凿的证据，可以支持当初创造更加以人为中心的算法解决方案的办法。比如，我们是否需要站在人类这一边——而非与人作对——的算法？ 当我们算法化后，我们就迷失在其中 数字产品原先在我们的口袋里，现在正逐渐搬迁到我们的皮肤上，最终会进入我们的身体之内。今日，算法影响了我们在网上看到的东西，明天，他们会在家里，或者在车上，或者在野外环境中调整我们的物理现实。 通过个性化的过程，我们变成了算法系统的一部分，而这部分并不受我们控制。实际上，
个性化医疗是利用个体的遗传、生物学、生活方式等多方面信息，为每个患者提供定制化的医疗方案。机器学习在这一领域中的应用，通过对大量医疗数据的分析和模式识别，能够为医生提供更准确、个性化的诊断和治疗建议。本文将详细探讨机器学习在个性化医疗中的部署过程，并通过实例展示其在不同方面的应用。
搜索引擎已成为我们获取信息的重要工具，而当我们输入相同的关键词进行搜索时，为何有时会发现搜索结果却不尽相同？本文将揭示搜索引擎的个性化搜索机制，探讨影响搜索结果差异的因素，并对用户隐私与个性化搜索之间的平衡进行讨论。
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
【新智元导读】本文是 Google Play 的 “App 发现”系列文章的第二篇，谷歌 App发现团队讨论了如何使用深度学习，根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的app推荐。 在“App 发现”系列的第一部分，我们讨论了如何使用机器学习更深入地理解与 App 相关的主题，以在 Google Play 商店上提供更好的 App 搜索和发现体验。在本文中，我们将讨论深度学习框架如何根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的App 推荐。 我们的 App 发
在当今DT时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个性化
前言 我个人的观点，小米还算是手机厂商中最良心的：广告没友商多，并且设置了关闭选项。虽然说为了一个更简洁的浏览体验需要捣腾捣腾，但是我觉得这是值得的。没必要去怪手机厂商怎么插入这么多广告，怎么不可以一
近日，美国国防巨头洛克希德·马丁公司作出最新尝试——与美国圣地亚哥市的遗传信息服务供应商Illumina合作探索根据DNA制定个性化医疗方案。 根据病人的DNA进行“定制医疗”的想法并不新奇，但是上述两家公司雄心勃勃地表示，希望能够为所有人制定出个性化的医疗方案。 洛克希德·马丁公司表示，该项目的目标客户包括政府和商业医疗服务公司。 当然，瞄准“个性化医疗”的并非只有洛克希德·马丁公司。瑞士制药公司罗氏于去年至今年初，在生物医药行业掀起了大规模收购浪潮，而其收购的公司均是涉及个性化医疗领域：2
随着社会压力的增大和心理健康问题的日益突出，自然语言处理（NLP）技术在心理健康领域的应用逐渐成为关注焦点。本文将深入研究NLP技术在心理健康领域中的多个方面的创新应用，包括智能心理辅导、情感分析以及个性化的心理支持系统。
TLDR: 这篇论文提出了一种新的生成式推荐系统范式GeneRec，它通过结合content generation和instruction guidance来服务用户的个性化信息需求。此外，作者还强调了多种fidelity checks的重要性，以确保生成内容的可信度。作者探索了在短视频生成上实现GeneRec的可行性，并在多种任务上展示了不错的结果，为未来的研究留下了许多有价值的方向。
大数据文摘作品 作者： Ashok Chandrashekar, Fernando Amat, Justin Basilico and Tony Jebara 编译：Niki、Katherine Hou、吴双、Yawei Xia 一直以来Netflix都致力于通过个性化推荐系统为每位用户及时推荐最符合他们口味的影片。一个类别下往往有成千上万的影片，同时我们又有来自不同用户的超过一亿个账户，这样的情况下，为每位用户推荐最对胃口的影片就十分关键。 但其实我们所做的推荐影片的工作不单单止步于此。为什么你会关注我们
本文结合Netflix的个性化推荐案例，继续谈《人工智能设计师》的应用。 Netflix，让每个用户都看到不一样的电影海报 这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 推荐算法，实现了视频配
收集用户的历史行为数据，包括点击、购买、浏览等。此外，还可以考虑用户的个人信息、搜索记录等。这些数据可以通过网站、APP的日志、数据库等途径获取。
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