谁在控制着 Facebook 全球10亿用户每天看什么？| Five · 周末推荐
周末推荐5篇优选文章给大家。 扫二维码，即可阅读。
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1、Who Controls Your Facebook Feed
Slate 资深专栏作家 Will Oremus 卧底 Facebook Feed 团队的大作。一个普通的 Facebook 用户待看的内容有1500条，如果你有几百个好友的话，待看内容有可能就得上万了，但实际上大家能看完的也就是最初的几百条。Facebook 使用一套自动化的智能算法来控制着全球10亿用户每天都在看什么，要知道这几乎是地球上五分之一的人口数量了。那它是怎么运转的呢？Facebook 之外没人知道，内部也不会有人告诉你。有个小八卦，Will Oremus 到 Facebook 内部完成此次报导的过程中，每次嘘嘘的时候都有专人陪尿，他最初以为这是对他的以示尊重，后面才意识到原来是担心他有什么不轨行径，大家感受下。。。 必读！
Who Controls Your Facebook Feed / slate.com
http://t.cn/R4aBDx8
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2、推荐系统中的推荐理由实现，有什么好的思路吗？
一直以来我的良师益友、老一代豆瓣算法科学家王守崑又出来回答问题了，碰巧被我第一时间逮个正着。守崑的回答一如既往的有嚼头：「在我过去的个性化推荐实践经历里，一直认为显性的展示推荐理由是不那么“自然”、不那么有效的方式。...... 不过现在，我对这个问题的看法有些转变，过去几年 AI 领域的进展使得我们能够期待以更加“自然”、更加有效的方式来进行人机交互。说到这里插一句，CF 一直顶着经典个性化推荐算法的名头，但在我看来，它的实质其实是 collective intelligence，而非 personalization。如果我们能够以自然语言、对话的方式把待推荐的 item 传递给用户，那么就是真正的个性化的推荐，也是知其然而知其所以然的推荐。并且真正解决了个性化推荐的产品形态、用户认知、推荐理由等一系列问题。」最后的问题「这会不会是下一代推荐系统？」，想必又会在圈子里激起一轮讨论。大家快去点赞。
推荐系统中的推荐理由如何实现 / zhihu.com
http://t.cn/Rqg9xz1
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3、What are the most important things for building an effective engineering team?
Quora 上一个非常有价值的问答，回答者为前 Netflix 算法总监、现 Quora 的工程 VP，也是一个我认识他他不认识我的老朋友了，Xavier Amatriain。 Xavier 重点提到了三点：1）Enable and demand individual impact；2）Work on culture；3）Ensure diversity。你们服吗？欢迎讨论。微信公众平台的好朋友们，敢不敢给咱开个评论功能？！小心我转去头条号。。。
What are the most important things for building an effective engineering team? / quora.com
http://t.cn/Rqg9WLo
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小编问：每天在这个画风下调算法是一种怎样的体验？
4、基于 Deep Learning 的视频识别技术
深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火，短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢？
基于 Deep Learning 的视频识别技术 / aliyun.com
http://t.cn/RqECI8t
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5、分布式机器学习的故事：Rephil 和 MapReduce
最后来个重磅的，王益老师在荡平硅谷之后，据说要回国指导工作了。这是王益老师的系列大作之一，很耐读。Google Rephil 是 Google AdSense 背后广告相关性计算的头号秘密武器。但是这个系统没有发表过论文。只是其作者（博士 Uri Lerner 和工程师 Mike Yar）在2002年在湾区举办的几次小规模交流中简要介绍过。所以 Kevin Murphy 把这些内容写进了他的书《Machine Learning: a Probabilitic Perspecitve》里。在吴军博士的《数学之美》里也提到了Rephil。猛戳二维码去烧脑吧。回复【 peacock 】可以下载最新发表的 Peacock 论文。
分布式机器学习的故事：Rephil 和 MapReduce / zhihu.com
http://t.cn/Rqg9kcz
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