雅虎George Chu：OnePush引领个性化智能推送未来

雅虎资深研发总监George Chu在第五届中国云计算大会上分享了雅虎数据挖掘领域的最新成果——OnePush，它是一个个性化智能推送系统。

每个窗体可关联并调用专属报表，实现数据与展示的分离。 用户可自定义页面设置，包括： 选择列举报表 指定计算机中任意纸张类型 选择计算机中任意打印机 调整报表边距 系统通过数据表记录报表打印设置，包括纸张类型、打印机、打印方向和边距等，方便用户再次打印时直接应用，无需重复设置。

Oracle ERP Form个性化配置指南，帮助用户根据自身需求调整系统设置，提高工作效率。通过修改布局、字段显示和功能按钮，用户可以创建更符合工作流程的界面。配置方法包括：1.登录Oracle ERP系统。2.进入Form设置界面。3.选择需要调整的表单。4.根据需求进行修改和保存。定期检查和更新配置，确保系统始终符合业务需求。

利用网络日志挖掘技术和频繁路径集算法，构建网络用户个性化服务模型，解决网络用户个性化服务问题。

通达信个性化版面是该软件的独特功能之一，允许用户根据个人需求和使用习惯自由组合各种功能模块，从而创建定制化的操作界面。通过定制版面，用户可以更高效地查看市场数据，做出交易决策等。详细介绍了新建定制版面的步骤，包括打开功能菜单、版面分割、设置单元内容、调整单元大小等操作。此外，还提供了设置初始版面和版面管理器功能的指导，帮助用户充分利用通达信软件的定制化功能。

【灵活笔记】是一款基于Node.js开发的笔记应用，其特色在于完全定制化，用户可以根据个人需求打造独特的笔记体验。应用采用GraphQL作为查询语言，以提供灵活的数据获取方式，并选择了非关系型数据库（NoSQL），例如MongoDB，体现了现代Web开发的趋势——轻量、高效和高度可扩展。Node.js在后端开发中使用JavaScript语言，使得前后端可以使用同一种语言，极大地提高了开发效率。Node.js的异步非阻塞I/O模型非常适合处理高并发场景，这对于在线笔记应用来说尤为重要，因为用户可能会频繁地创建、编辑和检索笔记。GraphQL作为强大的API设计工具，允许客户端精确指定数据需求，减少了网络传输的冗余，提升了性能。在【灵活笔记】中，用户可以通过GraphQL查询获取单个笔记的详细内容或多个笔记的列表，实现高效的数据请求。NoSQL数据库如MongoDB更适合处理大规模、分布式和结构不固定的数据，可以很好地适应笔记中不同字段和格式的变化，同时提供良好的扩展性，方便添加新功能或调整结构。JavaScript作为主要开发语言，贯穿了【灵活笔记】的前后端。在前端，可以使用现代框架如React、Vue或Angular构建用户界面，这些框架提供了丰富的组件和生命周期管理，简化了交互式用户体验的构建。在后端，Node.js结合Express.js或Koa.js等Web框架，可以快速构建RESTful API，与前端实现数据通信。【灵活笔记-master】压缩包包含了【灵活笔记】项目的源代码，开发者可以下载并研究，了解如何实现一个完全定制化的笔记应用。通常，项目结构可能包括以下几个部分：1. server目录：存放后端代码，如数据库连接、GraphQL API配置和中间件等。2. client目录：前端代码，包括HTML、CSS和JavaScript，用于构建用户界面。3. models目录：定义数据模型。

站点个性化系统是利用多种WEB挖掘技术构建的，根据用户的访问模式和当前需求提供实时个性化服务。该系统采用事务聚类、关联规则技术等数据挖掘方法分析用户行为，实验表明其性能优异。

个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合 信息爆炸时代，海量数据充斥网络，用户难以快速找到所需信息。个性化信息服务应运而生，它能够根据用户兴趣和需求，精准推送信息，提升用户体验。Web数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的利器，为实现个性化信息服务提供了强大的技术支持。 Web数据挖掘技术助力个性化信息服务： 用户建模: 通过分析用户浏览历史、搜索记录、社交行为等数据，构建用户画像，深入了解用户兴趣和需求。 信息过滤: 基于用户模型，过滤无关信息，将用户真正感兴趣的内容推送给用户，提高信息获取效率。 个性化推荐: 根据用户历史行为和兴趣偏好，推荐相关内容，例如商品、新闻、音乐等，提升用户满意度。 服务优化: 通过分析用户行为数据，不断优化服务模式和推荐策略，提高服务质量和用户粘性。 两种技术的融合发展趋势: 未来，个性化信息服务与Web数据挖掘技术的融合将更加紧密，呈现出智能化、精准化、场景化等发展趋势。人工智能、深度学习等技术的应用，将进一步提升个性化信息服务的智能化水平。

皮尔逊相关系数：电影推荐背后的魔法 想象一下，能够根据你喜欢的电影，为你量身定制推荐列表，这就是皮尔逊相关系数在电影推荐系统中的魔力。 它是如何工作的呢？ 简单来说，皮尔逊相关系数衡量的是两组数据之间的线性相关程度。在电影推荐中，这两组数据就是： 用户对电影的评分 不同电影之间的相似度 通过计算用户对不同电影的评分以及电影之间的相似度，我们可以预测用户对未观看电影的喜好程度。 例如： 用户A喜欢电影X和电影Y。 电影X和电影Z相似度很高。 因此，我们可以预测用户A可能也会喜欢电影Z。 皮尔逊相关系数的优势: 简单易懂： 它的计算方法直观，易于理解和实现。 高效： 计算速度快，适合处理大规模数据。 准确： 在许多情况下，可以提供准确的预测结果。 使用皮尔逊相关系数构建电影推荐系统，可以为用户带来更加个性化的体验，帮助他们发现更多喜爱的电影。