关于推荐系统的5个问题 | 雨
2009年一月，在阿姆斯特丹举行了一个名为Recked的活动，活动由Wakoopa和Strands主办，旨在讨论工程师们感兴趣的推荐系统。在活动介绍的内容中，提出了一些公司对于建造有效的推荐系统必须解决的几个问题。 1.缺少数据 或许推荐系统面临的最大问题，是
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蹈故习常
当下移动互联网照片分享及轻博客类服务极度红火。类Instagram的照片分享服务，国外的服务包括Instagram、Color、Path、Picplz、Foodspotting等；国内的类Instagram包括推图、图钉、随拍、丁仔、乐么乐么、冒泡拍拍等。而国
如何对设计进行评判，一定有很多答案，有利有弊。问100位设计师，会得到100种回答。用线上PV、UV等数据说话，更多受产品属性、运营动作影响；采用用户调研，往往得到的是用户角度的单方面看法，缺少专业指导性意见；用需求方的满意来衡量，可能最后需求方认可的是设计师
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每年这个时候我就会心生愧疚，总是不能陪在您身边，度过这个特殊的节日，只好用小小的短信，把祝福传递。老爸，父亲节快乐！- 没有人可以回到过去重新开始，但谁都可以从今日开始，书写一个全然不同的结局。
- 常用的定量分析是问卷调查，这可以收集到用户对产品的主观反馈，它的结果受问卷题目的影响，不能完全客观地反映用户如何使用产品，他们在实际环境中遇到了哪些问题。而针对网站的定量分析，网络服务器的日志文件能真实反映用户的当前体验，解释行为的深层特点，能够更有效地改进产
