从负责做个性化push推荐系统已经快一年了。开始做个性化push推荐系统，开始收集了各方面数据，通过各方面的数据表现和经验，来制定我们战略，然后好制定我们战术的打法。
下面我从以下三方面介绍push思考过程和做法：
1、业务分析
2、个性化推荐策略实践和总结
3、个性化push推荐系统架构
推荐系统我认为如果要做好，必须要把业务分析清楚，影响因素的排序和占比的估值一定要有个心理有数，他是我们战略指导的关键。实际中多给自己提问一些问什么，例如数据为什么会是这样的表现，是20%和30%而不是30%和20%，影响因素的排序是什么等等。
第一：业务分析
下图是我们推的地域场景和编辑统发的对比。做个引子，好让大家知道我们做的是什么。
大家想想， push做的事情会有哪些，我认为：
- 推广
- 用户唤醒
对于个性化push做的三个是否在大方向和具体过程有区别尼。答案是大方向大体不会有改变，但是会做一件实际就是改善用户体验，具体过程当然是不一样。ok,个性化push我认为会做的事情如下：
- 精细化推广
- 精细化运营
- 改善用户体验
- 最新最热方式唤醒
个性化推荐基本上视频属性特征、用户特征、领域文本主题特征。特征工程这块我们应该怎么利用。
咱们就拿用户特征分析举例子说下：
是否每个特征值下的push打开率打开率都差不多，能否结合用户特征做一个user level的循环系统。第一步我们应该对用户用决策树的方式进行特征选择和人群划分。
用户分类体系如下：
3、推荐系统选择方向：
推荐系统的推荐过程一般都是：候选池->帅选出候选集->排序->展示
方向选择这块主要是考虑候选池这块的问题：
- 使用最近24小时的新上传的视频，即解决最新视频的冷启动问题
- 使用非最近24小时视频，而是最近一个月得视频或者全部视频，这个是就变成解决长尾问题
从产品形态分析和难易程度来说我们选择了解决最新视频的冷启动问题。推荐系统我们一般都会考虑时间序列，如：
- 社会兴趣随时间变化
- 用户偏好随时间变化
- 物品受欢迎程度随时间变化
- 用户兴趣随时间变化
推荐视频为最近24小时更新视频，保证的时间序列。则变成了冷启动问题。即矩阵分解等协同过滤模型不好用。
从负责做个性化push推荐系统已经快一年了。开始做个性化push推荐系统，开始收集了各方面数据，通过各方面的数据表现和经验，来制定我们战略，然后好制定我们战术的打法。 下面我从以下三方面介绍push思考过程和做法： 1、业务分析 2、个性化推荐策略实践和总结 3、个性化push推荐系统架构推荐系统我认为如果要做好，必须要把业务分析清楚，影响因素的排序和
sns系统，微博系统都应用到了feed（每条微博或者sns里的新鲜事等我们称作feed）系统，不管是twitter.com或者国内的新浪微博，人人网等，在各种技术社区，技术大会上都在分享自己的feed架构，也就是推拉模式（timyang上次也分享了新浪微薄的模式）。下面我们就微博的feed推拉(push,pull)模式做一下探讨，并提出新的时间分区拉模式。众所周知，在微博中，当你发表一篇微博，那么所有关注你的followers（粉丝）都会在一定的时间内收到你的微薄，这有点像群发一封邮件，所有的抄送者都会在一定的时间内收到。到这里，你可能觉得没有什么难度。我们看下下面的截图：图一：新浪微博姚晨图
本文详细讲述58同城高性能移动Push推送平台架构演进的三个阶段，并介绍了什么是移动Push推送，为什么需要，原理和方案对比；移动Push推送第一阶段（单平台）架构如何设计；移动Push推送典型性能问题分析解决，以及高可用、高性能、高稳定性如何保证。移动Push推送是移动互联网最基础的需求之一，用于满足移动互联环境下消息到达App客户端。以转转（58赶集旗下真实个人的闲置交易平台）为例，当买家下单后，我们通过移动Push推送消息告诉卖家，当卖家已经发货时，我们通过移动Push消息告诉买家，让买卖双方及时掌握二手商品交易的实时订单动态。移动互联网络环境下，经常会出现弱网环境，特别是2G、3G等网
这个架构大家一定见过挺多的了。这里我重点说下混合模型推荐系统这块，上个图吧：
多模型融合和模型基于预发送更新都是基于队列的message来进行update。系统间得调度和流程都是基于message 协议。
简单介绍其中两个简单得协议：
1、push message 发送消息，即发送消息。格式如下：
、kafka 发送通知
智搜（Giiso）信息成立于2013年是中国领先的“人工智能+资讯”领域的国家级高新技术企业，其自主研发的写作机器人，编辑机器人是可以从各个行业领域快速编辑写稿的人工智能机器人。
编辑机器人就是通过AI技术来智能化提供文本的分类、分词、关键词提取等工作，极大提高文本处理效率。
智能化的资讯...
题目描述：将用户的姓名存到一个变量中，并向该用户显示一条消息。显示消息的应非常简单，如“Hello Eric，would you like to learn some Python today”代码如下：name = "eric"
print("Hello " + name.title() + ", would like to learn some Python today?")运行结果：...
在这个例子中，我们使用了Python内置的deque模块来创建一个stack，并测试了它的push和pop方法。我们首先将元素1、2、3依次压入stack，然后打印stack的内容。接着，我们弹出stack的顶部元素，并再次打印stack的内容。从输出结果可以看出，我们成功地测试了stack的push和pop方法。
### 回答2：
Stack是一种先进后出的数据结构，其操作包括入栈push和出栈pop。为了测试Stack的这两个方法，我们可以编写以下示例程序：
```java
import java.util.Stack;
public class StackExample {
public static void main(String[] args) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
// 入栈5个整数
stack.push(1);
stack.push(2);
stack.push(3);
stack.push(4);
stack.push(5);
// 输出栈顶元素并出栈
System.out.println(stack.pop()); // 输出 5
System.out.println(stack.pop()); // 输出 4
// 再入栈一个整数
stack.push(6);
// 输出栈顶元素但不出栈
System.out.println(stack.peek()); // 输出 6
// 再出栈两个整数
System.out.println(stack.pop()); // 输出 6
System.out.println(stack.pop()); // 输出 3
此程序首先创建一个空的Stack对象。然后通过push方法向栈中依次插入5个整数。接着使用pop方法输出和删除栈中的两个元素，分别是数字5和4。在此基础上再次使用push方法插入数字6，然后使用peek方法输出但不删除栈顶元素，即数字6。最后再次使用pop方法输出和删除两个元素，分别是数字6和3。
通过这个示例程序，我们可以验证Stack的push和pop方法的正确性，以及peek方法输出栈顶元素但不改变栈的状态。此外，Stack还提供了其他常用方法，如empty方法判断栈是否为空、search方法查找元素在栈中的位置、size方法获取栈中元素的数量等。这些方法在实际开发中也可以用于对Stack进行测试。
### 回答3：
Stack是一种常用的数据结构，它基于“后进先出”的原则（LIFO），允许我们在栈顶上添加元素和从栈顶弹出元素。在这个问题中，我们将编写一个Stack类，并测试其push()和pop()方法。
我们首先需要定义Stack类，它可以由一个列表来实现。下面是Stack类的定义：
class Stack:
def __init__(self):
self.items = []
def push(self, item):
self.items.append(item)
def pop(self):
return self.items.pop()
现在我们已经定义了Stack类，我们可以在该类上调用push()和pop()方法进行测试。我们将按照以下步骤进行测试：
1. 创建一个Stack对象
my_stack = Stack()
2. 使用push()方法向栈中添加元素
my_stack.push('Python')
3. 检查栈中是否有元素
print(my_stack.items)
输出应该是['Python']。
4. 使用push()方法再次添加元素
my_stack.push('Java')
5. 检查栈中是否有两个元素
print(my_stack.items)
输出应该是['Python', 'Java']。
6. 使用pop()方法弹出栈顶元素
print(my_stack.pop())
输出应该是'Java'。
7. 再次检查栈中是否只有一个元素
print(my_stack.items)
输出应该是['Python']。
通过这些步骤，我们已经测试了Stack类的push()和pop()方法的正确性。
