2020年7月24日
摘要：
8 网站用户密码保存 明文保存 明文hash后保存,如md5 MD5+Salt方式,这个salt可以随机 知乎使用了Bcrypy(好像)加密 阅读全文
摘要：
10 XSRF和XSS CSRF(Cross-site request forgery)跨站请求伪造 XSS(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击 CSRF重点在请求,XSS重点在脚本 阅读全文
摘要：
文章目录 7 评分预测 7.1 评分预测算法 7.1.1 平均值 7.1.2 基于邻域的方法 7.1.3 隐语义模型及矩阵分解 7.1.4 加入时间信息 7.2 模型融合 7.2.1 级联融合 7.2.2 加权融合7 评分预测前面的推荐算法都是给用户推荐TopN物品的算法，而也有一部分推荐会把问题转 阅读全文
摘要：
借助社交网络推荐篇。文章目录 6 社会化推荐 6.1 利用社交网络信息推荐 6.1.1 基于邻域的社会化推荐算法 6.1.2 基于图的社会化推荐算法 6.2 给用户推荐好友6 社会化推荐6.1 利用社交网络信息推荐利用用户的社交网络数据进行推荐，主要是源于： 好友推荐可以增加推荐的信任度 社交网络可 阅读全文
摘要：
文章目录 5 上下文推荐 5.1 时间上下文推荐 5.1.1 最近最热门 5.1.2 时间上下文相关的ItemCF算法 5.1.3 时间上下文相关的UserCF算法 5.1.4 时间段图模型 5.2 地点上下文推荐 5.2.1 用户、用户位置、物品、评分 5.2.2 用户、物品、物品位置、评分 5. 阅读全文
摘要：
文章目录 4 UGC推荐 4.1 基于用户UGC标签进行推荐 4.1.1 最简单的算法（SimpleTagBased） 4.1.2 利用TF-IDF进行改进（TagBasedTFIDF和TagBasedTFIDF++） 4.1.3 标签扩充改进 4.1.4 基于图的推荐 4.2 给用户推荐标签 4. 阅读全文
摘要：
文章目录 3 冷启动 3.1 利用用户注册信息 3.2 利用物品的内容信息3 冷启动冷启动问题主要分为3类： 用户冷启动：解决为新用户做个性化推荐的问题 物品冷启动：解决将新物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题 系统冷启动：解决在新开发的网站上，没有用户，也没有用户行为，只有一些物品信息的推荐问题 阅读全文
摘要：
文章目录 2 协同过滤 2.1 基于用户的协同过滤算法 Step1: 计算用户相似度 Step2: 为物品打分 2.2 基于物品的协同过滤算法 Step1: 计算物品相似度 Step2: 为物品打分 2.3 隐语义模型 2.4 基于图的模型 2.5 各算法比较 2.5.1 UserCF和ItemCF 阅读全文
摘要：
下面将开始本系列的第一部分——评价指标篇。文章目录 1 评价指标 1.1 用户满意度 1.2 预测准确度 1.3 覆盖率 1.4 多样性 1.5 新颖性 1.6 惊喜度 1.7 信任度 1.8 实时性 1.9 健壮性 1.10 商业目标 1.11 总结 1.12 评测维度1 评价指标评测指标可用于评 阅读全文