为什么选择我们？
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
重床迭架
用心服务
纷纷扰扰
真的很想，再一次温柔亲吻你的面颊。
穷通得失
是您用黑板擦净化了我心灵，是您用粉笔在我黑板一样的脑海里增添了智慧，衷心祝福您端午节快乐！
个性化推荐十大挑战(上)
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
个性化推荐十大挑战(中)
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
马云为什么开除了95%的
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
