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    谈谈推荐排序

    举例来说:某个网站,每天都能产生很多数据,需要一个推荐列表页面来展示数据。最初是完全按照时间倒序来排序的,但是这样就产生了一个问题:新鲜的数据不一定是有价值的数据!假设某个时段灌水的数据比较多,那么用户当时在列表页看到的就都是灌水的内容。既然如此,不妨换个思路:给每个数据投票,投票规则可以按业务逻辑自定义,比如:每次评论加一票,每次转发加两票等等。然后按照投票数来倒序是不是就可以了?可惜还有问题:有价值的数据不一定是新鲜的数据!假设历史上曾经产生了一个高票的数据,那么不管过多久,它都会一直占据前排座位。由此可见最好的结果是让用户能看到既新鲜又有价值的数据。

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    PLOS Biology脑电研究:不同训练阶段中选择性注意的两种机制

    选择性注意可以通过注意增益与降低神经噪声来增强对感觉信息的处理。然而,这两种机制在多大程度上有助于改善注意过程中的知觉表现仍然存在争议。本文假设:采用哪种选择性注意机制取决于任务训练的持续时间。本研究通过一项典型的选择性空间注意ERP实验范式,经过1个月内20次脑电测试,采用系统而丰富的论证,得到重要的结论:注意增益在训练早期起主导作用,但在训练后期起主导作用的是神经噪声降低。这一观察结果对于理解注意机制以及推广使用不同模型系统(例如,人类和非人类灵长类动物)的研究结果具有重要意义。本研究发表在著名杂志《PLOS Biology 》上。

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