猜你喜欢
“猜你喜欢”是怎么产生的？
关系，公式如下：通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关此外，还有一种我觉得特别有意思的推荐算法，可称之为互动的生态圈型，也就是UGC和官网的联动推荐。
目前算法主要是官方来主导的，基于其背后的大数据系统，但用户参与很少，基于用户的social性质，这种生态圈型的算法会成为一种趋势，用户可以自行建立电台、社区等个性化“文件夹”，进行用户之间的相互推荐，特别适用于电商、娱乐型产品，淘宝的社区、微淘都具有此类属性。
具体的方式可以是基于用户之间的关联，推荐同类用户的个人“文件夹”；基于对象之间的关联，推荐含有相同tag的个人“文件夹”，鼓励和引导用户贡献内容，加强社交属性，增强用户归属感和成就感，增加用户黏性，这种知乎就做得很好，虽然不至于主动推荐，但专为用户开放一个入口，可以接触到可能感兴趣的他人“文件夹”。
出现的疑问一：如何避免推荐的单一化？解决方式可以是推荐用户没有加强或减弱行为下的tag，进行热门推荐、换一组形式的tag。
在推荐比例上，遵循推荐数量为强关联:中等关联:弱关联=4:2:1,。
出现的疑问二：如何解决用户冷启动的问题？解决方式可以是排行榜、热门推荐等，也可以在最初让用户选择tag和拒绝部分tag，进行初步推荐，在后续用户行为增加后再进行精细化推荐。
以上是从个人兴趣点出发，仅为拙见。
作者：小乔，公众号：乱入花间化绿叶。
产品小白一枚，希望通过这种每周一次深入思考总结的方式，促进自己的成长，走出从0到1到无穷的产品之路人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
拆解“猜你喜欢”系统功能分析
许多年来，推荐系统的开发者试过用各种各样的方法来采集和解析所有这些数据。
最近这段时间，多数人都选择使用被称为个性化协同推荐(Personalized Collaborative Recommender)的算法。
这也是亚马逊、Netflix、Facebook 的好友推荐，以及一家英国流行音乐网站 Last.fm 的核心算法。
说它 “个性化”，是因为这种算法会追踪用户的每一个行为(如浏览过的页面、订单记录和商品评分)，以此进行推荐;它们可不是瞎猫碰上死耗子——全凭运气。
说它 “协同”，则是因为这种算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对其显示出好感，而将两样物品视为彼此关联，它不是通过分析商品特征或者关键词来进行判断的。
不同类型的个性化协同推荐系统最晚从 1992 年开始便已经出现。
除了 GroupLens 计划，另一项早期的推荐系统是 MIT 的 Ringo，它会根据用户的音乐播放列表从而给用户推荐其他他们有可能会喜欢的音乐。
User-User 算法：计算用户之间的相似度GroupLens 和 Ringo 都使用了一种简单的协同算法，被称为 “用户关联”(user-user)的算法。
这种类型的算法会计算一对用户之间的 “距离”，根据的是他们对同一物品打分的相似程度。
举例来说，如果吉姆和简都给《电子世界争霸战》(Tron)这部电影打了 5 分，那么他们之间的距离就是 0。
如果吉姆给它的续集《创：战纪》(Tron: Legacy )这部电影打了 5 分，而简只打了 3 分，那么他们之间的距离就变大了。
按照这样的计算得出来品味相对 “靠近” 的用户，我们把他们称之为共有一个 “邻集”(neighborhood)。
但是，这种用户关联的策略效果并不是很好。
首先，形成有意义的邻集很难：很多用户两两之间只有很少几个共同评分，有的就完全没有;而仅有的那几个都打了分的项目呢，往往是票房大片，基本上人人都喜欢的那种。
你比划我猜搞笑题目你说我猜题目大全
你比划我猜搞笑题目你说我猜题目大全在众多的娱乐活动中，“你比划我猜”凭借其简单易懂、互动性强且充满乐趣的特点，成为了大家聚会、团建时的热门选择。
而一个好的题目往往能让游戏的趣味性翻倍。
接下来，就为大家奉上一份丰富多彩的你比划我猜题目大全。
先来说说动物类的搞笑题目。
“企鹅”这个词就很有意思，比划者可以模仿企鹅摇摇晃晃的走路姿势，还可以用双手在身体两侧摆动，模仿企鹅的翅膀。
“长颈鹿”也是个不错的选择，比划者可以把双手举过头顶，比作长颈鹿长长的脖子，然后歪着头，仿佛在吃高处的树叶。
“螃蟹”也能带来很多欢乐，比划者可以横着走路，两只手比作螃蟹的钳子，张牙舞爪的样子肯定能让人捧腹大笑。
水果类的题目同样精彩。
“榴莲”算是比较有难度的，比划者可以先做出很臭的表情，然后用手比划出榴莲带刺的外壳。
“火龙果”也很有趣，比划者可以指着自己的嘴巴，做出吐籽的动作，提示对方是有籽的水果。
“草莓”的比划可以用手指在脸上点出小点点，代表草莓上的籽。
再看看生活用品类的题目。
“牙刷”这个题目，比划者可以把手指放在嘴里，做出刷牙的动作。
“电吹风”就更好玩了，比划者可以用手做出吹头发的动作，同时嘴里发出“呼呼”的声音。
“雨伞”的比划可以把双手举过头顶，做出撑伞的姿势。
人物类的题目也能带来不少欢乐。
“芭蕾舞演员”可以让比划者踮起脚尖，做出优美的旋转动作。
“厨师”就比划炒菜的动作，还可以在鼻子前扇一扇，好像闻到了菜香。
“警察”可以敬礼，或者做出指挥交通的手势。
影视类的题目更是丰富多彩。
比如“《西游记》”，比划者可以模仿孙悟空抓耳挠腮的样子，或者唐僧双手合十念经的动作。
“《泰坦尼克号》”可以做出男女主角在船头张开双臂的经典姿势。
“《白雪公主》”可以用手比出一个皇冠，代表公主。
运动类的题目也不容错过。
“游泳”，比划者可以做出划水的动作。
“瑜伽”可以做出各种扭曲的姿势。
“跳绳”就简单地做出跳绳的动作就好。
还有一些抽象的概念类题目，比如“生气”，比划者可以瞪大眼睛，皱起眉头。
猜你喜欢 原理
猜你喜欢原理
猜你喜欢是一种基于用户兴趣和行为数据的推荐系统。
其原理是通过分析用户的浏览历史、点击行为、购买记录等个人数据，从中挖掘出用户的偏好和喜好，然后根据这些数据将用户未曾接触过的相关内容推荐给他们。
这种推荐系统利用数据挖掘和机器学习算法来建立用户画像和兴趣模型，从而能够精准地预测用户可能感兴趣的内容。
为了实现准确的推荐，猜你喜欢系统使用一些常见的算法模型，例如协同过滤、内容过滤和深度学习等。
协同过滤算法是根据用户的历史行为和与其他用户的相似性来推荐内容，即“找到
和你兴趣相投的朋友，看看他们都喜欢什么”。
内容过滤算法
则是根据用户的历史兴趣和行为，通过匹配内容和用户的兴趣标签等信息来进行推荐。
而深度学习算法则是通过神经网络的训练和学习，根据用户的数据模式和特征进行个性化推荐。
猜你喜欢系统的优点在于可以根据每个用户的不同喜好进行个性化推荐，提供丰富多样的内容选择。
这种系统可以提高用户的浏览体验，节省用户的时间和精力，同时也可以帮助网站和电商平台提高用户的黏性和转化率。
然而，猜你喜欢系统也存在一些挑战，例如数据隐私和安全问题，以及如何避免陷入“过滤气泡”等现象。
综上所述，猜你喜欢是基于用户个性化数据的推荐系统，通过分析用户的行为和兴趣，利用不同的算法模型来做出个性化推荐，提供用户感兴趣的内容，以提高用户体验和平台的价值。
猜你喜欢
“猜你喜欢”的数据原理
在一些交易性网站里，通过用户的浏览或购买记录，网站就会在“猜你喜欢”一栏里推荐其他相似的商品，并且还比较靠谱，这实际上是一类名为“推荐算法”的程序，这种算法是基于数据原理建立的。
如今，大部分的推荐系统都依靠一种“物物关联”的算法，此算法计算的是两本书、两部电影或两个其他东西之间的距离，依据的是给它们打过分的用户的相似度。
喜欢鲁迅书的人很可能会给莫言的作品打高分，因此鲁迅和莫言的书就共处一个邻集。
一对物品之间的距离可能是根据成百上千万的用户的评分计算得出，在一段时间里往往保持相对稳定，因此推荐系统可以预先计算距离，并更快的生成推荐结果。
豆瓣就是根据这种程序制作的“猜你喜欢”这一应用程序，例如，如果十个喜欢张艺谋电影的人里，有八个同时喜欢陈凯歌的作品，那当第十一个用户在网站上给《满城尽带黄金甲》打上8分的高分时，他就很有可能得到《无极》作为推荐。
打标及猜你喜欢
搜索要看权重比你高的猜你喜欢要看权重比你低的详细操作分析2017如何获得手淘首页流量(2017-06-01 19:04:22)转载▼标签：2017首页流量现在的淘宝不再是搜索流量为主了，手淘首页的流量也是占大头了，大家可以看下这是今年帮一朋友打造的数据，大家可以看到现在的手淘首页的流量已经是远远超过自然搜索的了那么我们改如何获取这个流量呢？内容比较长，有耐心的可以看下去在新品上架前的时候我们都要先学着找到1至3个有潜力的关键词，建议用包含主关键词的二级词，另外就是流量问题了，其实这个是一直以来比较难解决的大问题，因为什么呢?大部分人都会把注意力过分的集中放在了操作性特别强的直通车上，然后又忽视了最容易获取的免费流量，不过本人觉得两者都要兼得，不能只单单的走其中一条路，条条大路通罗马，那就看自己有没有那个本事了哈。
其实大家都知道新品是可以获取到淘宝的展现扶持，也有70-80%的卖家缺乏了对新品的重视程度，所以在产品新上架的时候，淘宝都是会给予一定的扶持，简单来说就是新品打标。
这样打上新品标签就可以获得一些新品资源位的展现啦，然后抓住这些展现就可以迅速让产品破零。
废话我也就不多说了，让我们迅速的看一下怎么让搜索流量爆棚的具体操作手法&流程，然后再说一些新品上架的新品打标全攻略。
关键词一定必须要符合下面5个条件：a.一定要同产品非常相关，精准度。
b.搜索的人不能太少的，要有热搜度。
c.竞争的环境宽松，其实在搜索这个关键词的时候，综合排名下不需要多少销量就可以上首页。
d.一定是类目相关，就是搜索这个关键词，销量前几的宝贝类目是跟你一样的。
e.要有点击搜索率和转化率，比如可以看生意参谋最近7天的数据，比较稳定的点击率以及转化率打标操作手法之一操作的手法：要用这些关键词利用紧密相关的原则去组成你想要的标题，然后再筛选出一个最具有竞争的关键词，加大力度去集中推广这个关键词，那推广方法就是在新品上架后，要先做好基础销量和评价，在第一周以内的时间要学会利用打标签的方法去做，一般在正常的情况下，第一周的15单里面，至少要5单有标签的，因为标签单越多，你的排名上就会越快。
你比划我猜搞笑题目大全510个
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朋友圈猜图 句子
朋友圈猜图句子
1. 这是一张朋友圈猜图，请猜猜我在哪里？
2. 看看这张照片，你能猜出我和谁在一起吗？
3. 这是我最喜欢的地方，你能猜到是哪里吗？
4. 这张照片是我和朋友们一起度过的美好时光，你能猜出我们在做什么吗？
5. 看看这个景色，你能猜出我在哪个国家旅行吗？
6. 这是一张我和宠物的合照，你能猜出我养的是什么动物吗？
7. 这是一张我在参加什么活动的照片，你能猜出来吗？
8. 这张照片是我和家人一起度过的难忘时刻，你能猜出我们在做什么吗？
9. 这是一张我和朋友们在海边拍摄的照片，你能猜出我们在玩什么水上活动吗？
10. 这是一张我和喜欢的明星的合照，你能猜出是哪位明星吗？
11. 这张照片是我在参加什么比赛的时候拍摄的，你能猜出来吗？
12. 这是一张我和朋友们在户外野餐的照片，你能猜出我们准备了哪些美食吗？
13. 这张照片是我在什么节日的时候拍摄的，你能猜出来吗？
14. 这是一张我和朋友们在夜市逛街的照片，你能猜出我们买了什么东西吗？
15. 这张照片是我在什么季节的时候拍摄的，你能猜出来吗？
16. 这是一张我和朋友们在户外露营的照片，你能猜出我们搭建了什么样的帐篷吗？
17. 这张照片是我在什么城市的时候拍摄的，你能猜出来吗？
18. 这是一张我和朋友们在音乐节的照片，你能猜出我们喜欢的音乐类型吗？
19. 这张照片是我在什么景点的时候拍摄的，你能猜出来吗？
20. 这是一张我和朋友们在游乐园玩耍的照片，你能猜出我们最喜欢的游乐设施吗？。
你比划我猜搞笑题目大全555个
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猜猜我有多喜欢你们绘本读后感幼儿园
猜猜我有多喜欢你们绘本读后感幼儿园示例文章篇一：《猜猜我有多喜欢你们》绘本读后感小朋友们，你们有没有过特别特别喜欢一个人的感觉？就像我读了《猜猜我有多喜欢你们》这本绘本之后，心里那种满满的喜欢都要溢出来啦！绘本里的小兔子和大兔子，它们之间的对话真的太有趣啦！小兔子拼命地想表达自己有多喜欢大兔子，它把手臂张得不能再开，说：“我爱你有这么多！”哎呀，我就在想，我对我的小伙伴们、老师们还有爸爸妈妈的喜欢，是不是也能这样夸张地表达出来呢？小兔子还把手举得高高的，说喜欢到能碰到树枝。
这让我想起了我和小伙伴们一起在树下玩耍的时候，我们都想够到那最高的树枝，就好像我们想把自己的喜欢送到最高的地方。
大兔子呢，总是比小兔子的喜欢更多一些。
这就像我的爸爸妈妈，不管我觉得自己有多爱他们，他们对我的爱总是更多更多。
有一次，我和同桌小明一起看这本绘本。
我问他：“小明，你觉得小兔子可爱不？”小明眼睛亮晶晶地说：“太可爱啦，就像你一样！”我笑着说：“哼，那你能像小兔子那样说有多喜欢我不？”小明挠挠头，想了想说：“我喜欢你就像天上的星星那么多！”我开心地跳了起来：“那我喜欢你像整个宇宙那么多！”我们俩哈哈大笑，这不就像绘本里的小兔子和大兔子一样，在比着谁更喜欢谁嘛！还有一次，我回家把绘本读给爸爸妈妈听。
我学着小兔子的样子，张开手臂说：“爸爸妈妈，我喜欢你们有这么多！”爸爸把我抱起来，亲了亲我的脸蛋说：“宝贝，爸爸喜欢你比这还要多得多！”妈妈也在旁边笑着说：“妈妈也是，爱你永远永远！”那一刻，我觉得自己是世界上最幸福的孩子。
读了这本绘本，我明白了喜欢和爱是说也说不完的。
就像小兔子和大兔子，不管怎么比，爱总是更多更深。
小朋友们，你们也快去读一读这本绘本吧，看看能不能找到属于自己的那份喜欢和爱！我觉得呀，这本绘本真的是太棒啦，它让我知道了爱有这么多这么多的表达方式，也让我更加珍惜身边那些爱我的人。
难道你们不想拥有这样的感受吗？反正我是超级超级喜欢这本绘本的，你们呢？示例文章篇二：《<猜猜我有多喜欢你们>绘本读后感》哇塞！最近我读了一本超级棒的绘本，叫《猜猜我有多喜欢你们》。
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若怀疑同桌“喜欢你”,这3个妙招一试便知,初中生：被你猜到了
若怀疑同桌“喜欢你”，这3个妙招一试便知，初中生：被你猜到了现在有很多初中学校，班主任为了不让熟悉的同学坐在一起，就会把他们分开，而且还分配男生跟女生当同桌，可是男女坐在一起，可能出现对同桌朦胧爱意的情况。
若怀疑同桌"喜欢你";，这3个妙招一试便知，初中生：真的太准了!
1、假装睡着
当你怀疑同桌喜欢你的时候，你可以用这个妙招来测试，那就是假装睡着。
现在刚好天气转凉，你可以先穿着比较单薄的衣服睡觉，看看你的同桌是什么反应，是是不是看着你，还是给你添衣加被。
如果你的同桌给你添了衣，还一直盯着你看，那么他肯定是喜欢你的，准不准一试便知。
2、一天不理同桌
如果你的同桌喜欢你，那么他平时都会跟你比较亲近，两个人经常会一起打闹。
你真的想知道同桌是否喜欢你，你可以先假装一天不理他，他看到你突然不理他，如果他这个时候很关心你，那么他多半就是喜欢你，有一位初中女生就这样尝试过，后面发现她的同桌真的喜欢她，这个小妙招真的是太准了。
3、跟同桌倾诉自己心有所属
同桌喜欢你，那么他肯定会特别关心你，而你又不敢确定他是否对你有感情。
你可以假装跟同桌倾诉自己心有所属，而且还让同桌帮你出谋划策，这个时候同桌如果表现得很冷淡，跟平时相比就像变了一个人一样，那么不用怀疑，他八成是喜欢你的。
若怀疑同桌"喜欢你";，这3个妙招一试便知，初中生：真的太准了!对于一名初中生来说，还是应该把重心放在学习上，谈恋爱这种事这个年龄段暂且还不适合，还是希望各位初中生以学业为重。
本文编辑：小明
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你比划我猜搞笑题目510个
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和青春有关的作文你最喜欢的颜色
和青春有关的作文你最喜欢的颜色全文共8篇示例，供读者参考篇1我最喜欢的颜色大家好,我是小明,今天我要跟大家分享一下我最喜欢的颜色。
你们猜猜是什么颜色呢?对了,就是蓝色!蓝色就像一片广阔的大海,深邃而神秘,充满了未知的奇妙。
每当我看着天空中那湛蓝的颜色时,就仿佛置身于一个宁静祥和的世界,所有的烦恼都一扫而空了。
蓝色也让我想起了阳光明媚的晴天,阳光洒在地面上,连地上的影子都是淡淡的蓝色。
这种蓝色给人一种清新、纯净的感觉,仿佛一切都重新焕发了生机。
我特别喜欢穿蓝色的衣服,因为蓝色给人一种沉稳、成熟的感觉。
妈妈说,穿蓝色的男孩子看起来特别阳光帅气。
每次穿上心爱的蓝色T 恤,我就像一个小小的王子,走在路上保镖小分队都要为我壮胆。
蓝色不仅能给人一种清凉爽朗的感觉,也能给人一种沉稳内敛的氛围。
我有一个蓝色的玩具小汽车,每次我看着它,就会觉得它是如此的可靠、坚固,就像一辆真正的跑车一样帅气。
你们知道吗?蓝色在很多国家的国旗上都有出现。
因为蓝色代表着忠诚、正直和责任。
我看过一个电视节目,介绍了一只蓝色的小鸟,虽然个子很小,但它对伴侣却是如此忠诚。
真希望将来我也能像这只小鸟一样忠诚可靠。
蓝色除了能让人感到清爽典雅,也能带来一种宁静与平和的氛围。
比如教室里的蓝色窗帘,永远给我一种祥和的感觉;再比如家里的蓝色地毯,每次踩在上面都觉得温馨舒适。
听说还有一些神秘莫测的东西也是蓝色的,比如蓝矾石。
蓝矾石是一种非常漂亮的宝石,它散发着迷人的幽蓝色光芒,看起来神秘而高贵,我真希望有一天能拥有一块属于自己的蓝矾石。
这就是我对蓝色的一些感受和了解。
蓝色不仅能让我感到清凉舒爽,也能给我一种内敛沉稳的氛围。
它给我的印象就是:忠诚、正直、祥和。
也许每个人对蓝色的理解和感受都不太一样,但我相信,大家对蓝色这种美丽动人的颜色一定都有着自己独特的感受和体会。
蓝色就像一名真诚可靠的朋友,永远守护在我们身边,给我们阳光、给我们力量。
有了蓝色这个好朋友相伴,我们的青春就会更加绚丽多彩!让我们一起拥抱蓝色的世界,迎接更加美好的未来吧!篇2【和青春有关的颜色】哇,老师给我们布置了一个很有意思的作文题目啊!说说最喜欢的颜色,这个题目好简单啊。
发朋友圈大家猜的句子
发朋友圈大家猜的句子1. “今天心情超级好，有谁猜到是为什么吗？”2. “猜猜这是我最喜欢的动画片是哪一部？”3. “告诉你一个小秘密，看看谁能猜到是什么？”4. “我今天做了一个小小的决定，你猜是什么？”5. “看看你们能不能猜到这张照片是在哪里拍的？”6. “有人能猜到这个神秘人是谁吗？”7. “你们猜猜这本书是我最喜欢的小说还是非小说？”8. “今天发生了一件让我欣喜若狂的事情，谁猜得出来？”9. “猜猜我最近迷上了哪个新的运动？”10. “我最喜欢的电影台词是什么？看看谁能猜中！”11. “这是我最近去的一个非常神秘的地方，你猜是哪里？”12. “我在朋友圈里隐藏了一个小彩蛋，猜猜是什么？”13. ““你们猜猜这首歌的歌词是什么？”14. “能猜出我最喜欢的动物是什么吗？”15. “这是我最近做的一道特别好吃的菜，猜猜是什么？”16. “猜猜这张照片是用什么滤镜拍的？”17. “有人能猜到我每天早上第一件事是干什么吗？”18. “猜猜这个单词是什么意思？”19. “今天碰到了一个有趣的人，你们猜猜是谁？”20. “这是我最喜欢的颜色，有人能猜到吗？”21. “猜猜这个地方是我梦想中的旅行目的地？”22. “有人能猜到我最爱看的电视剧是哪一部吗？”23. “这是我最常用的表情符号，你猜是什么？”24. “猜猜这个数字和我有什么关系？”25. “你们猜猜我最喜欢的季节是哪个？”26. “这是我最近淘到的一件宝贝，猜猜是什么？”27. “猜猜这首歌是我最爱唱的歌曲？”28. “这是我藏在书架上的一个小秘密，你们谁能找到？”29. “有人猜得出我最喜欢的运动是什么吗？”。
【谜语大全】谜底是熊猫的谜语
【谜语大全】谜底是熊猫的谜语
1. 身披黑白衣，喜欢吃竹叶。
爱玩爱耍，并且爱睡觉。
谁是它，你知道吗？
答案：熊猫
2. 毛茸茸，黑白相间，竹叶是它最爱吃的饭。
到处走，喜欢爬树，它可爱身影常可见。
谜面你猜，脑筋动一动，谜底是什么呢？
3. 长得圆圆胖胖，全身毛茸茸，家住高山林，喜欢吃竹叶呢。
黑眼圈，黑眼线，全身颜色是黑白相间。
它是谁？
4. 外形像熊，身披黑白袍，吃竹子最拿手，名字中可见。
它爱玩又好笑，在竹林里溜溜长寿寿，大家亲切叫它什么？
5. 黑眼圈，缤纷的大胎囊，形象憨厚又贪吃，没有人不喜欢。
谜底是谁？
6. 曾栖息在广袤的中国土地上，形象可爱又憨态可掬，黑白相间的毛皮令人喜爱。
爱吃竹子，经典的中国动物，你知道是谁吗？
7. 盏盏水银倒，可不是说大禹，是头长相人见人爱的动物，谜底你知不知道？
8. 山里有座黑白城，住着我们的国宝熊。
咀嚼竹叶吃起劲，举手投足像小伙。
这可爱的谜面你能找到答案吗？
9. 路过森林黑白哇，不能被别人欺负哇。
爬上树去吃竹子，满嘴黑点像珠子。
这种动物你知道吗？
10. 高大的树，枝繁叶密。
懒洋洋的身影，常在其中。
黑白相间，食欲旺盛。
你猜中了吗？。
你画我猜有趣的题目522个
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你画我猜游戏题目559个
《你画我猜游戏题目559个》可能是您在寻找游戏词库过程中需要的内容，欢迎参考阅读!1、护膝2、一丝不挂3、一手遮天4、铅笔5、雨鞋6、幸灾乐祸7、抓耳挠腮8、争先恐后9、蜗牛10、黑丝11、竞走12、语文书13、日环食【三个字，天文现象】14、工资15、衣橱16、三长二短17、相见恨晚18、耳机飞碟19、刘翔，两个字，人名20、阳春白雪21、宝刀不老22、负荆请罪23、杀鸡儆猴24、卧虎藏龙25、猪狗不如26、一鸣惊人27、小家碧玉28、纸杯29、工资30、NBA31、升旗32、天涯海角33、情不自禁34、黔驴技穷35、卧虎藏龙36、云收雨散37、电视机38、CD【两个字母，一种数据存储】39、飞碟【两个字，交通工具】40、实验室41、针筒42、箭在弦上44、痔疮45、泡沫46、心口如一47、蝴蝶48、孔雀49、筷子50、打麻将51、鼠标52、指南针53、卫生纸54、小熊猫55、回头是岸56、花生油57、假货58、抹指甲油59、比赛60、榴莲61、张牙舞爪62、金针菇63、赤壁64、贝类66、黄鹂67、螃蟹68、大猩猩69、海马70、袋鼠71、斑比72、荸荠73、罐头74、黄河蜜75、百香果76、樱桃77、绿豆芽78、铅笔79、围裙80、音响81、馒头82、恐龙83、笑面虎84、放冷箭85、大开大合86、手舞足蹈87、松鼠88、人怕出名猪怕壮89、快马加鞭90、香肠91、菜刀92、喝酒93、放风筝94、泥鳅95、黄瓜96、吵架97、腹泻98、《三国演义》99、门铃100、麋鹿101、考拉102、酸菜鱼103、卫生纸104、电话105、毛巾106、钢笔107、鸭子108、螃蟹109、痛哭流涕110、姚明111、老鼠112、鸡飞狗跳113、变形金刚114、IC卡115、转椅116、请柬117、徐静蕾118、苹果119、针筒120、蛇头鼠眼121、刀122、走马上任123、守门员124、明信片125、插排【两个字，家用电器】126、老鼠127、三明治128、放风筝(提示语：运动3个字) 129、感冒130、铲子132、舞蹈133、巧克力134、水笼头135、如鱼得水136、破涕为笑137、手表138、藕断丝连139、青蛙140、牛奶141、孙悟空142、柳州143、笨蛋144、泪流满面145、画蛇添足146、凤姐147、烘干机148、击剑149、五马分尸【四个字，古代刑罚】山药【两个字，蔬菜类】150、教师151、榨汁机152、比赛154、击剑155、母亲156、鼠目寸光157、三头六臂158、幼儿园159、穿山甲160、蹦极，两个字，体育运动161、苦瓜162、打太极163、电烫斗164、炒菜165、醋166、刘翔167、落叶归根168、考拉169、沉默是金170、大跌眼镜171、灭火器172、斗地主173、宁缺毋滥174、健美176、甜言蜜语177、罄竹难书178、打麻将179、眼镜蛇180、鱼岛181、呼啦圈182、KTV183、作茧自缚184、花容月貌185、火烧眉毛186、水中捞月187、烤红薯188、护肤品189、呼啦圈190、城管【两个字，一种现代职业】191、插排【两个字，家用电器】192、百里挑一193、糟糠之妻194、笑里藏刀195、床罩196、痔疮198、台球199、礼服200、阳台201、布娃娃【三个字，儿童玩具】202、话剧203、围棋204、牛头马面205、熊猫长颈鹿206、睡觉207、从容不迫208、希腊209、潜规则210、守门员211、NBA212、大象213、犀牛214、天鹅215、狼216、知了217、甜橙218、木瓜220、蚕豆221、包姜222、饼干223、饺子224、占座225、冬瓜226、地球仪227、李小龙228、龙飞凤舞229、爆米花230、海鸥231、穿针引线232、电脑233、面粉234、麻将235、猩猩236、音箱237、吸尘器238、奥特曼239、皮影240、过街老鼠242、跑马观花243、虎入羊群244、大摇大摆245、企鹅246、扣子247、目瞪口呆248、和尚249、星星250、肌肉注射251、空格键252、监狱253、长颈漏斗254、语文书255、奔驰256、呕吐257、守株待兔258、望子成龙259、震耳欲聋260、落井下石(提示语：成语个字) 261、郎才女貌262、英雄本色263、眼镜蛇264、犀利哥265、命中注定266、勺子电话267、巩俐268、樱桃小嘴269、摇头摆尾270、目不转睛271、完璧归赵272、阳春白雪273、大器晚成274、画蛇添足275、杀鸡儆猴276、北极熊277、相亲相爱278、罄竹难书279、奶瓶280、击剑281、孔雀282、鸡飞狗跳283、蜡烛284、东张西望285、摩托车286、亡羊补牢287、愚公移山288、甘蔗289、化敌为友290、小提琴291、大米292、杞人忧天293、杀鸡儆猴294、大象295、大脖子病【四个字个字，一种病症】296、仓库【两个字，建筑类】297、手术刀【三个字，医疗器械】298、灰太狼【三个字，动画人物】299、油300、买椟还珠301、油腻302、菜刀303、华山论剑304、牙膏305、夜晚306、耳机【两个字，电子产品】308、狼心狗肺309、袋鼠310、松鼠猴311、白日做梦312、小题大做313、树袋熊314、洒水车315、过桥米线316、泰迪317、剑客318、首饰319、钻戒320、击剑321、金刚鹦鹉322、熊323、牛324、青蛙325、红毛丹326、猕猴桃327、槟榔果328、桑葚330、百合331、青豆米332、北瓜333、同甘共苦334、缩头鸟龟335、守株待兔336、大爷337、黑猫警长338、潜水339、嬉皮笑脸340、打酱油341、回眸一笑342、冬瓜343、三头六臂344、含沙射影345、秦始皇兵马俑【六个字，文物古迹】346、孟婆汤【三个字，一种消除记忆的饮料】347、五马分尸【四个字，古代刑罚】山药【两个字，蔬菜类】348、坐井观天349、皮影350、馒头352、音响353、电脑354、饮水机355、九牛一毛356、如鱼得水357、蜗牛358、瑜伽359、冰糖葫芦360、台灯361、一手遮天362、衣橱363、鳄鱼364、喝水365、棉花366、星星367、KTV 368、打喷嚏369、糟糠之妻370、来历不明371、蝗虫372、旗袍374、升旗375、下雨376、绵羊377、勺子电话378、闯红灯379、恍然大悟380、插翅难逃381、《水浒传》382、花枝招展383、鸡腿384、我爸是李刚385、医院386、虎387、长颈鹿388、鸭嘴兽389、课桌390、弹簧391、洛阳纸贵392、美女393、全家桶394、李小龙，丁俊晖，刀396、衣柜397、负荆请罪398、黔驴技穷399、头重脚轻400、词不达意401、台球402、武松403、酸辣粉404、猫头鹰405、大脖子病【四个字个字，一种病症】406、蜗牛407、刺猬408、监狱【两个字，一种场合】409、KTV410、百里挑一411、摇头摆尾412、画板413、洋葱414、香菇415、公牛416、鞭炮418、电话419、篮球420、香皂421、我爱你422、呆若木鸡423、石榴424、洗澡425、沉鱼落雁426、白骨精427、一刀两断428、挥汗如雨429、工资430、寄居蟹431、熊猫432、北极熊433、蝴蝶434、驯鹿435、果干436、蓝莓437、脐橙438、甘蔗440、一心两用441、暗送秋波442、东倒西歪443、举重444、刺猬445、七上八下446、钻戒447、鲜橙多448、油449、蛋糕450、相声451、目瞪口呆452、雨衣菜刀453、水笼头454、跑马观花455、废寝忘食闻鸡起舞456、长吁短叹457、传真电话458、旧台历459、流浪猫460、隐形眼镜462、小狗463、毛笔464、钳子465、全家桶466、泣不成声467、眉开眼笑468、蜘蛛469、台灯(提示语：电器个字) 470、逍遥法外471、草木皆兵472、老师473、鸡鸣狗盗474、论功行赏475、洛阳纸贵476、芒果477、掩耳盗铃478、围巾拖拉机479、肌肉注射480、心心相印482、口是心非483、两面三刀484、守株待兔485、悬梁刺股486、郎才女貌487、卧虎藏龙488、泥牛下海489、活蹦乱跳490、猎鹰491、钻戒492、李大嘴493、棒棒糖494、睡觉495、鹤立鸡群496、鸡飞狗跳497、洗澡498、妙笔生花499、指鹿为马500、花好月圆501、逛街方向502、守株待兔503、负荆请罪504、含情脉脉505、北极熊506、五脏六腑507、见钱眼开508、呼啦圈509、一帆风顺510、狐狸511、眼镜512、小笼包513、牙膏514、娃哈哈【三个字，儿童饮料】515、靖国神社【四个字，被称为岛国神侧】516、丸子517、勇往直前518、果粒多519、翻筋斗云520、钻石521、书房522、桌球523、狮子524、豆腐525、李寻欢526、菊花茶527、松鼠猴528、人声鼎沸529、星星530、愤怒531、企鹅532、守株待兔533、喇叭534、张永莉535、珍珠奶茶536、兵马俑537、樱桃小丸子538、除草剂539、海豚540、柚541、草莓542、黄桃) 543、百合544、圣女果545、海棠果546、韭菜547、长茄548、菜心549、东施效颦550、雨伞551、高粱552、保温杯553、丘比特554、白崇玉555、画蛇添足556、小笼包557、八卦558、馒头559、公鸡打鸣。
亚洲捆绑AsianSM—你猜我猜—歌词
你猜我猜
2019-02-01
作曲 : ICE
作词 : ICE
HOOK：
我们总是喜欢你猜我猜
我们总是喜欢你猜我猜
我们总是喜欢你猜我猜
我们总是喜欢你猜我猜
V1:
我们总是喜欢猜对方
像在捉迷藏
都想把自己包装当做疗伤的配方
你又在想我又在跟着你揣测
哪里来的空幻想能想透彻有几个
患上了治疗不好的病
需要及时治疗的病
除了自己其他不信
想法开始琢磨不定
像一台天枰开始倾斜日夜颠倒
无所谓哪有我们嘴里说的那么轻巧
总想要把自己全身心投入
陷入深思折磨头部
让人感到踌躇
时常忘记什么叫做清醒
烟草是必备但最难的戒不掉的心瘾
我还在等明知道这一切不存在
明知道冷却把内心关在了门外
我还在忍你脸上不耐烦的神态
但除了你我不需要其他的人爱HOOK：
我们总是喜欢你猜我猜
我们总是喜欢你猜我猜
我们总是喜欢你猜我猜
我们总是喜欢你猜我猜
V2:
甘愿做垫底甘愿做爱的奴隶
也不知道欺骗和伤害到底是谁出的主意你很聪明吗？但至少来说我是真的笨像一个孩子一样单纯面对着你的审问无法被触碰的底线强大的自尊心
情绪装身体里面拒绝被你聆听
顽固不化的理念又重复好几遍
你告诉我很伤心只能够以泪洗面
能否给彼此个机会而不是把对方击退还是把回忆藏进衣柜宁愿选择心碎手机里全是跟你有关的照片
有什么误会彼此道个歉最好是当着面i will comeback 把我的热情装满
我们其实内心的想法是跟猜测的想法在每个清晨夜晚自我纠结和伤害
愿我们之间能够信任不被抛在荒外。
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“猜你喜欢”是怎么猜中你心思的？ccyou 2012-11-12 15:54:04现在人们上网购物都习惯了系统给出的“猜你（还会）喜欢”，有时候它好像比你自己都还要了解你。
推 荐系统究竟是怎样“猜”中你心思的呢？分享到： 新浪微博 人人 豆瓣 QQ 空间 腾讯微博（文／Joseph A. Konstan & John Riedl）如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他 们做出的个性化推荐。
Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。
TiVo 会自动把节目录下来， 如果你感兴趣就可以看。
Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流。
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它们依靠计算机算法运行， 根据顾客的浏 览、搜索、下单和喜好，为顾客选择他们可能会喜欢、有可能会购买的商品，从而为消费者 服务。
推荐系统的设计初衷是帮助在线零售商提高销售额， 现在这是一块儿规模巨大且不断 增长的业务。
与此同时，推荐系统的开发也已经从上世纪 90 年代中期只有几十个人研究， 发展到了今天拥有数百名研究人员， 分别供职于各高校、 大型在线零售商和数十家专注于这 类系统的其他企业。
这些年来，推荐系统有了相当的进展。
开始时它们还相对较为粗糙，往往对行为做出不准确 的预测； 但随着更多的和不同类型的网站用户数据变得可用， 推荐系统得以将创新算法应用 于这些数据之上，它们迅速得到了改善。
今天，推荐系统都是些极其复杂和精专的系统，常 常看起来比你自己还要了解你。
同时，推荐系统正在向零售网站以外的领域拓展：大学用它们来引导学生选课， 移动电话公司靠它们来预测哪些用户有可能转投另一家供应商， 会议主 办方也测试过用它们来分配论文给审稿专家。
我们两人从推荐系统的早期开始便一直在开发和研究它们， 最初是以学术研究者的身份， 参 与 GroupLens 计划（GroupLens Project）。
1992 年起，GroupLens 通过对美国兴趣论坛 网站 Usenet 讨论区里的消息进行排序， 将用户指向他们可能会感兴趣、 但自己尚未发现的 话题线索。
几年以后，我们成立了 Net Perceptions，这是一家推荐算法公司，在互联网第 一次热潮期间（1997 年 - 2000 年），一直处于业界领先地位。
有鉴于此，虽然这些公司 极少公开谈论他们的推荐系统是如何运作的， 我们的经验使我们能够深入了解亚马逊和其他 在线零售商幕后的情景。
（在本文中，我们的分析是在观察和推理的基础上得出的，不包含 任何内部消息）。
下面就是我们所看到的。
推荐算法是怎么“猜你喜欢”的？来源： 你有没有想过自己在亚马逊眼中是什么样子？答案是： 你是一个很大、 很大的表格里一串很 长的数字。
这串数字描述了你所看过的每一样东西， 你点击的每一个链接以及你在亚马逊网 站上买的每一件商品； 表格里的其余部分则代表了其他数百万到亚马逊购物的人。
你每次登 陆网站， 你的数字就会发生改变； 在此期间， 你在网站上每动一下， 这个数字就会跟着改变。
这个信息又会反过来影响你在访问的每个页面上会看到什么， 还有你会从亚马逊公司收到什 么邮件和优惠信息。
许多年来， 推荐系统的开发者试过用各种各样的方法来采集和解析所有这些数据。
最近这段 时间， 多数人都选择使用被称为个性化协同推荐 （Personalized Collaborative Recommender） 的算法。
这也是亚马逊、Netflix、Facebook 的好友推荐，以及一家英国流行音乐网站 Last.fm 的核心算法。
说它 “个性化”，是因为这种算法会追踪用户的每一个行为（如浏 览过的页面、订单记录和商品评分），以此进行推荐；它们可不是瞎猫碰上死耗子——全凭 运气。
说它 “协同”，则是因为这种算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对 其显示出好感， 而将两样物品视为彼此关联， 它不是通过分析商品特征或者关键词来进行判 断的。
不同类型的个性化协同推荐系统最晚从 1992 年开始便已经出现。
除了 GroupLens 计划， 另一项早期的推荐系统是 MIT 的 Ringo，它会根据用户的音乐播放列表从而给用户推荐其 他他们有可能会喜欢的音乐。
User-User 算法：计算用户之间的相似度 GroupLens 和 Ringo 都使用了一种简单的协同算法，被称为 “用户关联”（user-user） 的算法。
这种类型的算法会计算一对用户之间的 “距离”，根据的是他们对同一物品打分 的相似程度。
举例来说， 如果吉姆和简都给 《电子世界争霸战》 （Tron） 这部电影打了 5 分， 那么他们之间的距离就是 0。
如果吉姆给它的续集《创：战纪》（Tron: Legacy ）这部电 影打了 5 分，而简只打了 3 分，那么他们之间的距离就变大了。
按照这样的计算得出来品 味相对 “靠近” 的用户，我们把他们称之为共有一个 “邻集”（neighborhood）。
但是，这种用户关联的策略效果并不是很好。
首先，形成有意义的邻集很难：很多用户两两 之间只有很少几个共同评分，有的就完全没有；而仅有的那几个都打了分的项目呢，往往是 票房大片，基本上人人都喜欢的那种。
再来，由于用户之间的距离可以变得很快，算法必须 当场就进行大部分的计算； 而这可能会比一个在网站上这儿点点那儿戳戳的人下一个动作发 出之前需要更久的时间。
Item-Item 算法：计算物品之间的关联 因此，大部分的推荐系统如今都依靠一种“物-物关联”（item-item）的算法，这种算法计 算的是两本书、 两部电影或者两个其他什么东西之间的距离， 依据的是给它们打过分的用户的相似度。
喜欢 Tom Clancy 书的人很可能会给 Clive Cussler 的作品打高分， 因此 Clancy 和 Cussler 的书就共处一个邻集。
一对物品之间的距离可能是根据成百上千万的用户的评 分计算得出，在一段时间里往往保持相对稳定，因此推荐系统可以预先计算距离，并更快的 生成推荐结果。
亚马逊和 Netflix 都曾公开表示过他们使用的是物-物关联算法的变种， 但 对细节都绝口不提。
用户关联算法和物-物关联算法都有的一个问题，是用户评分的不一致性。
当给他们机会再 评一次分时， 用户往往会对同一件物品给出不同的得分。
品味在变、 心情在变， 印象也在变。
MIT 在上世纪 90 年代进行的一项研究表明， 在最初打分一年以后， 用户的评分会发生平均 1 分 （满分 7 分） 的变动。
研究人员们也在一直在尝试不同的方法在模型中纳入这一变量； 比如说， 如果用户给某个商品了打一个分， 但这个评分与推荐算法所了解的关于这个人和这 个商品的所有其他信息不相符，有的推荐算法就会邀请用户再次对这个商品进行评价。
降维算法：把事物特征一般化 不过，用户关联算法和物-物关联算法还存在一个比一致性更大的问题：它们太死了。
就是 说，它们能发现都喜欢同一样东西的人，但却忽略了爱好非常相似的潜在用户组合。
比如说 你喜欢莫奈的睡莲。
那么，在这个法国印象派大师画的 250 幅睡莲中，你最喜欢哪一幅？ 在一群喜欢莫奈的人当中， 完全可能每个人喜欢的睡莲都不相同， 而基本的算法就有可能识 别不出这些人都有着共同的爱好。
大约十年前，研究者们想出了一个办法，通过一个叫降维（Dimensionality Reduction）的 过程，把事物更一般化的表现出来。
这种方法在计算量上比用户关联和物-物关联算法要密 集得多，因此也就没有那么快的得到采用。
但随着计算机变更快更便宜，降维算法也逐步取 得了一些进展。
为了弄清降维算法是怎么工作的， 我们来看看你爱吃的东西， 以及如何把它跟其他一百万人 爱吃的东西做比较。
你可以把这些信息用一个巨型矩阵表示出来， 每一条竖线代表一样食物， 每个人爱吃什么东西就自然形成了一行。
在你的这一行上面或许会显示你给了烤牛排 5 颗 星、红烧小排 4 星半、烤鸡翅 2 颗星、冻豆腐卷 1 颗星、奶酪烤蘑菇 5 颗星、盐水毛豆 4 颗星，等等。
然而， 使用这个矩阵的推荐算法并不关心你给哪种食物评了多少颗星。
它想要了解的是你一 般而言的喜好，这样它可以将这个信息应用到更丰富多样的食物上。
比如说，基于你上面给 出的信息，算法可能会认为你喜欢牛肉、咸的东西和烤制菜品，不喜欢鸡肉和任何油炸的东西，不喜欢也不讨厌蔬菜，依此类推。
你爱吃的食物所拥有的特点或者说维度，它的数量和 符合你要求的食物的数量比起来要小得多——至多可能 50 或 100。
通过查对这些维度， 推 荐算法可以迅速决定你是否会喜欢一种新的食物（比方说盐焗排骨），方法就是把这种食物 的各项维度（咸的、牛肉做的、不是鸡肉、不是炒的、不是蔬菜、不是烤的）同你的资料进 行比对。
这种更为一般性的呈现使得推荐算法能准确的发现有着相似但不同喜好的用户。
而 且，它大幅压缩了矩阵的规模，使算法变得更加高效。
这是一个很酷的解决方案。
不过， 你爱吃的食物的维度该上哪儿去找呢？肯定不是去问厨师。
推荐系统会使用一种称为奇异值分解的数学方法来计算维度。
这种方法涉及到把最初的一个 巨型矩阵分解为两个 “口味矩阵”——其中一个包含了所有的用户和 100 项口味维度， 另 一个则包含了所有的食物和 100 项口味维度——再加上第三个矩阵，当乘以前面两个矩阵 中的任意一个时，会得到最初的那个矩阵（※此处已更改）。
不像上面例子中说的那样，计算用的维度既不是描述性的，也一点儿都不直观；它们是纯抽 象的值。
这并没有什么，只要这些值最终生成准确的推荐结果就行了。
这种方法的主要缺点 是， 创建矩阵所需要的时间会随着客户和产品数量的增多而飞速增长——创建一个拥有 2.5 亿名客户和 1000 万种产品的矩阵，需要花上创建一个 25 万名客户和 1 万种产品的矩阵 10 亿倍那么多的时间。
而且这一过程还需要经常重复。
一旦收到新的评分，矩阵就已经过 时；在像亚马逊这样的公司，每一秒钟都会收到新的评论。
幸运的是，就算略微过时，矩阵 仍然能以一个挺不错的水平运作。
研究人员们也已经在设计新的算法， 为奇异值分解提供可 用的近似值并显著缩短计算时间。
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