总结自己学习和遇到好材料
用戶画像是个性化布局下非常重要补一部分，因此非常有必要学习一波近期自己主要是在研究一些基本原理和方法，后续可能在一些偏好結算、特征抽取上进行学习和尝试
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美团机器学习实践，第五章
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用户画像-方法论与工程化解决方案新书，刚到手后面好好看看。
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推荐系统之用户画像：/p/文章来自汽车之家产品，对技术和业务理解都很深刻
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用户画像—计算用户偏好标签及数据指标与表结构设计：/u/article/details/
推荐系统，随着自己精力多放在搜索上了推荐内容似乎有一些落后，因此自己正在系统化学习和补强
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推荐系统算法实践：主要精力放在第②篇，涉及算法、冷启动和效果评估上数据挖掘、用户行为和标签推荐，后续会把冷启动等内容看完
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推荐系统深度学习：前三章完成，看着很爽具体原因看我上周内容吧哈哈。
这周candyhub记录内容我放在这里：
python dict使用，dict实质上是一种kv存储但是如果查询一个不在dict里面内容时候就会报错，如下面所示：
这个内容必报错为了避免，我之前是这么干：
这种方式还是比较长现在来一个简单方法，但是前提是需要┅个默认值
额，又是一个推荐系统下一个关键但冷门点吧简单列举一下我看了材料：
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美团机器学习实践，第五章
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用户画像-方法论与工程化解决方案新书，刚到手后面好好看看。
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推荐系统之用户画像：/p/文章来自汽车之家产品，对技术和业务理解都很深刻
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用户画像—计算用户偏好标签及数据指标与表结构设计：/u/article/details/
个人感觉这玩意非常考验自己业务理解和建模经验，一方面画像要真能够描述用户另一方面这个东西要能被用到下游系统中。
