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高手网特彩吧网站,AI在内容分发上的绊脚石

发布时间:2018-11-12 11:14:00 丨 浏览次数:

呢自从互联网商业化发展以来,👨‍🍳不论是新闻客户端、视频网站或是电商平台……所有的平台,🤔都是把自己默认为一个优秀的饲养员🧑‍🎄,它按照自己的想法呢,ba nei rong ( si liao ) P u s h ( wei ) gei yong hu 。

呢 🥳

这些饲养员都是受过训练的专业人士,🤠行话叫做---由网站编辑为用户设置议程呢,按照大多数用户的口味挑选内容。呀

😳 

后来编辑实在忙不过来,呀采用机器帮忙---最简单的机器方式则是“热门推荐”呀,🤚bi ru an zhao dian ji liang huo qi ta shu ju lai zuo pai xu 。 🚴‍♂️

呀& n b s p ; 😙

饲养员模式最大的问题是不知道食客胃口如何嗯,这会导致两个显著的后果:一是食客不满意,呀用户个性化需求不能得到满足;二是自身资源浪费,da liang chang wei zi yuan chang qi de bu dao pu guang 呀,🧑‍🦱增加沉没成本。

🤘 🤾

有人发现了机器的好处。机器可以是根据用户特征来推荐内容。正如一个高明的厨子可以根据每一个食客的口味提供饭菜呀,如果机器足够聪明,呀在一定程度上可以解决所有用户的个性化需求。这岂不是内容产业的C2M?

呀 呢

🚵‍♀️准确的说,zhe shi nei rong fen fa de C 2 M 🦹,🧖它以单个用户为对象进行沟通,🦹‍♂️跳出了大众传播/分众传播窠臼💂‍♀️,👽是不是足以革了所有的搜索引擎和门户网站的命?❤️

3的走势图彩吧助手 👨

呀这种智能化的内容C2M有深刻的时代背景。今天嗯,🧙‍♂️你已经站在时代边缘,🫄眼睁睁的看着AI技术点燃了IOT的引线,🤼‍♂️接下来你将发现自己无可拒绝的进入下一个信息核爆的时代:信息终端爆炸、信息规模爆炸、信息平台爆炸……🧎

 

👳zai xin xi gao su gong lu shang ,呀你开过的车,你走过的路嗯,全都变了规则🏋️‍♀️,你所熟悉的一切的基于饲养员模式的知识框架都面临颠覆。嗯

 💃

在这个时代👣,💃饲养员模式已经失灵了,聪明的机器将成为最大的变量。

glg国际娱乐平台返水吗& n b s p ; 呀

呀di yi ge chu xian de chang jing shi ren lei sheng chan nei rong ,😝机器分发内容。呀

呀 😲

呀下一个出现的场景是机器生产内容,机器分发内容。呀

 呀

内容产业面临C2M革命🤏,🫤新城官网xing bu xing ?

新宝5娱乐平台安全吗& n b s p ; 嗯

呢“当然不行呀,☝️机器很蠢。”如果你这样想💁‍♀️,那么很遗憾呀,你注定是看不到明天的太阳了。

 呢

“当然行。”如果你这么想,😎那么祝贺你掉进坑里了。

新城官网 

呢真实的情况,🤜你可能意想不到。🕺

🙁 嗯

yi 、 nei rong C 2 M zhi lu ben zhi shi zou xiang ge ti hua gou tong

 

作为一个独立的研究方向,推荐系统的源头可以追溯到90年代初的协同过滤算法呢,呀中期的代表则是传统的机器学习算法,呢比如Netflix大赛所推动的隐语义模型🤱,现在则是更加复杂的深度学习模型。

嗯 

呀近些年,💙深度学习突飞猛进呢,嗯使得机器推荐变成了整个互联网的太阳。在新技术的推动下,伯爵时时彩是真的吗个性化沟通也变得更加可行💪,嗯er qie yue lai yue jie jin dan yong hu gou tong 。 😺

 

(一)协同过滤蹒跚起步😰

 👨‍🎨

呢按照百科词条解释,协同过滤是利用用户群体的喜好来为你推荐感兴趣的信息呀,恒行2娱乐登入这些用户要么兴趣相投、要么具有共同经验🤸‍♀️,然后网站结合你的反馈(如评分),呢进行过滤分析🧏‍♀️,呀羽林官网进而帮助别人筛选信息。

 

呀当然🧙‍♂️,呀yong hu xi hao bu yi ding ju xian yu te bie gan xing qu de xin xi 🤜,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤表现出了出色的效果嗯,呀开始在互联网行业称王称霸。呢

嗯& n b s p ; 💂

起先,呢协同过滤应用于邮件过滤。呀

glg国际娱乐平台返水吗& n b s p ; 呢

嗯1992年呢,施乐公司的科学家提出了Tapestry系统。这是最早应用协同过滤系统的设计,👩‍🔬bbin在线娱乐平台主要是解决Xerox公司在Palo Alto的研究中心资讯过载的问题。这个研究中心的员工每天会收到非常多的电子邮件却无从筛选分类嗯,呀于是研究中心便发展这项实验性的邮件系统来帮助员工解决这项问题。

彩天堂平台总代& n b s p ;

呀接着👩‍💻,协同过滤思路开始应用于内容推荐。呀

呀 

🙉金洋6娱乐待遇1 9 9 4 nian 呀,美国Minnesota的GroupLens项目组创办了一个新闻筛选系统,🦻宝盈线上娱乐平台这个系统可以帮助新闻的阅听者过滤其感兴趣的新闻内容嗯,恒行2娱乐登入阅听者看过内容后给一个评比的分数呢,xi tong hui jiang fen shu ji lu qi lai yi bei wei lai can kao zhi yong 呢,👳假设前提是阅听者以前感兴趣的东西在未来也会有兴趣阅听,若阅听者不愿揭露自己的身分也可以匿名进行评分。作为最老牌的内容推荐研究团队,呀GroupLens于1997年创建了电影推荐系统MovieLens呢,🙀还有性质相近的音乐推荐系统Ringo,以及影音推荐系统Video Recommender等等。

 

后来🤏,chu xian le ling yi ge li cheng bei — — dian zi shang wu tui jian xi tong 。

👨‍🦯 

👫汇玩娱乐挂机软件1998年💁‍♂️,🧏‍♀️ya ma xun de lin deng he ta de tong shi shen qing de ji yu wu pin de xie tong guo lv ( i t e m - t o - i t e m ) ji shu zhuan li 🧑‍🦲,🤠是亚马逊早期使用的经典算法,yi du yin bao liu xing 。 👨‍🚒

 

协同过滤算不算人工智能?从技术的角度来看,😕它也属于AI范畴。但必须指出的是协同过滤算法比较弱智,🏌️‍♀️wu lun shi ji yu yong hu de xie tong guo lv ,还是基于物品的协同过滤,呀推荐效果总是差强人意。嗯

 呀

呢zen yang tong guo yi ge cheng ti xi de fang fa lun lai yin dao tui jian xi tong de bu duan you hua ? ru he cai neng ba fu za de xian shi yin su rou he dao tui jian jie guo zhong ? gong cheng shi men yi du fei chang fei chang tou da ,zhong shang zhi xia bi you yong fu 嗯,后来呢,呀盛煌在线注册zhong yu you ren fa xian le geng jia ling huo de si lu 。

 🤢

呀(二)传统机器学习开始加速

澳门新永利娱乐平台 呀

2006年,🤌Netflix宣布举办Netflix Prize。Netflix是一家老牌的在线影片租赁网站,ju ban da sai de mu de zhi zai jie jue dian ying ping fen yu ce wen ti de ji qi xue xi he shu ju wa jue wen ti 。 zhu ban fang wei ci xia le xue ben 呢,宣称对于那些能够将Netflix的推荐系统Cinematch的准确率提升10%的个人或团队,奖励100万美元!

呀 

呢Netflix在自家blog上披露了许多庞大的数据呀,呢举例如下:呀

💙 

3地走势图彩吧助手<blockquote><ul class=" list-paddingleft-2" style="list-style-type: none;"><li>我们有几十亿的用户评分数据,并且以每天几百万的规模在增长。🧍

</li><li>我们的系统每天产生几百万的播放点击,嗯并且包含很多特征,例如:播放时长、播放时间点和设备类型。嗯

呀</li><li>我们的用户每天将几百万部视频添加到他们的播放列表。呢

😟</li></ul></blockquote>&nbsp;

呀显然呀,🥳在这些海量数据面前嗯,呀我们已经不能靠由纯人工或者小型系统建立起来的分类标准对整个平台用户喜好进行标准化。👼

&nbsp;👇

👨‍🦼比赛开始一年后呢,🙈Korbell的团队以8.43%的提升赢得了第一个阶段奖。他们付出了超过2000个小时的努力嗯,🧛‍♂️融合了107种算法。其中两种最有效的算法:矩阵分解(通常被叫做SVD😲,嗯奇异值分解)和局限型玻尔兹曼机(RBM)。

呢& n b s p ; 💩

矩阵分解作为协同过滤的补充🧎,👩‍🚒he xin shi jiang yi ge fei chang xi shu de yong hu ping fen ju zhen R fen jie wei liang ge ju zhen : U s e r te xing de ju zhen P he I t e m te xing de ju zhen Q ,🧑‍💼并用已知的数据构建这些向量,shi yong ta men lai yu ce wei zhi de xiang 。 gai suan fa zai you xiao ti gao ji suan jing du de tong shi ,还能够加入各种建模元素,使更多元化的信息融合进来,更好地利用大量数据。呢

嗯&nbsp;呀

🦸‍♂️然而矩阵分解也有不足。不足之处在于呢,🦷矩阵分解和协同过滤算法一样呢,呀新宝5娱乐平台安全吗dou shu yu jian du xue xi fan chou ,呀粗糙且简单,适用于小型系统。摆在网络巨头们面前的问题是,如果需要建立一个大型推荐系统呀,四方娱乐咨询协同过滤和矩阵分解则会花费较长的时间。怎么办?

& n b s p ;

嗯于是,yi xie gong cheng shi jiang yan guang zhuan yi dao wu jian du xue xi zhong 。 wu jian du xue xi zhong de ju lei suan fa de ben zhi shi shi bie yong hu zu 呀,并对这个组内的用户推荐相同的内容。当我们拥有足够的数据,最好使用聚类作为第一步,😈新濠娱乐平台主管来缩减协同过滤算法中相关邻居的选择范围。呀

😴&nbsp;🤶

隐语义模型运用了聚类分析方法,🧑‍🦳东森平台开户qi yi da you shi shi ji ke yi zuo ping fen yu ce ,又可以同时对文本内容建模,呀使得通过内容来进行推荐的效果得到较大提升。

& n b s p ; 👾

传统的分析方式在对用户打标签呢,并根据标签映射到结果的两个步骤中准确度不高。比如用户填写的年龄不一定真实呢,或者并非所有青少年都喜欢漫画。而隐语义模型的核心,是超越这些表层语义标签的维度🚵‍♂️,通过机器学习技术呢,嗯挖掘用户行为中更深层的潜在关联嗯,shi de tui jian jing du geng gao 。 🙈

& n b s p ; 🚣‍♂️

Netflix Prize百万美元武林大赛号令之下👮‍♀️,呀tian xia ying cai pin chu 。 2 0 0 9 nian da dao le yi ge gao feng ,成为推荐系统领域最标致性的事件⛹️‍♂️,🧑‍🤝‍🧑这次比赛吸引了众多专业人士投身于推荐系统领域的研究,也让这项技术从专业圈子渗透到了商业领域,引发了热烈的讨论并逐渐勾起了主流网站的垂涎,呀基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐、基于信任网络的推荐等等走上了快速发展的通道。

呢&nbsp;

这些推荐引擎与协同过滤不同,呀例如基于内容的推荐是建立在项目的内容信息上作出推荐的呀,而不需要依据用户对项目的评价意见🧝‍♀️,更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。呢

💁‍♂️&nbsp;👩‍🍳

bai wan mei yuan hua de zhi bu zhi ? ju 2 0 1 6 nian de N e t f l i x yong hu shu ju : zhu ce hui yuan 6 5 0 0 wan ren 💂‍♂️,嗯mei tian guan kan shi pin de zong shi chang 1 yi ge xiao shi 。 N e t f l i x shuo 呀,mei nian kao zhe tao xi tong neng gou jie sheng 1 0 yi mei yuan 。 🧑‍🍼

&nbsp;

(三)深度学习带来“无人驾驶”呢

呢&nbsp;

呢近些年来,👮‍♀️用户的大痛点出现。智能手机的普及,🕵️‍♂️让庞大的信息量和狭小的阅读屏幕成为一对难以化解的矛盾,呢用户阅读场景不再是固守于电脑屏幕呀,er shi xiang yi dong hua sui pian hua zhuan bian ,搜索引擎失灵了呀,👯‍♂️人工推荐忙不过来,🙍机器推荐也不够用了,这种转变对大内容平台简直是生死考验。能满足需求则生,🥴bu man zu ze si 。 👤

&nbsp;😰

面对这一问题,YouTube和Facebook提出了新解决思路:运用深度学习,呀制造聪明的机器。近十年来,🤓深度学习已经取得了巨大的飞跃,嗯bbin在线娱乐平台对于解决大数据量更有优势。

&nbsp;

🚵‍♂️ru guo shuo ren gong nei rong tui jian ru tong si ji kai che 嗯,那么深度学习所带来的内容推荐呢,则如无人驾驶汽车。在这种技术是利用用户数据来“感知”用户喜好呢,其推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层,😦当数据层生成和存储的数据进入候选层后嗯,呀也就触发了核心的推荐任务。

&nbsp;💯

大世界娱乐平台yi Y o u T u b e wei li ,嗯其最新公开的推荐系统算法由两个神经网络组成呢,一个用于候选生成,呢一个用于排序。首先,以用户的浏览历史为输入呀,呀候选生成网络可以显著减小可推荐的视频数量,cong pang da de ku zhong xuan chu yi zu zui xiang guan de shi pin 。 🧔

&nbsp;呀

这样生成的候选视频与用户的相关性最高💝,再进一步对用户评分进行预测。这个网络的目标嗯,只是通过协同过滤提供更广泛的个性化。排序网络的任务则是仔细分析候选内容,精选出少量最优选择。具体操作为根据视频描述数据和用户行为信息,呀shi yong she ji hao de mu biao han shu wei mei ge shi pin da fen 呢,🧑‍✈️将得分最高的视频呈献给用户。呢

呀&nbsp;

嗯在这种模式下呀,机器全然接管了平台。在深度学习的持续训练下呢,呢海天娱乐平台登录机器越来越聪明呢,呀与人打交道的智商会逐渐提升,呀在某种意义上也逐渐承担起看门狗的责任。

嗯&nbsp;🫁

呀er 、 nei rong chan ye shi fou ji jiang bei C 2 M dian fu

呀&nbsp;💆‍♂️

世界之大无奇不有,美国得克萨斯州科珀斯—克里斯蒂市一家银行的一台自动取款机(ATM)竟然在11日吐出了字条,shang mian xie zhe “ jiu wo ” 呀,呢这条新闻很快传遍中文网络,呀成为许多网站的头条。

汇玩娱乐的网址是多少&nbsp;

呢你需要从N个网站上看到一模一样的文章吗?

&nbsp;

嗯这些冗余的信息消耗了你的精力和流量,jiu xiang ni da kai ren he yi ge dian shi pin dao ,💃都能看到许多方便面广告一样🫴,💋让人很难从大量的信息中快速找到自己想要的内容。

呢&nbsp;👦

呀ru he jie jue yong hu xin xi rong yu de gan ga ?

& n b s p ; 呀

👯guo qu zeng jing you xu duo bu cheng gong de ji shu fang an ,个人门户昙花一现,嗯RSS订阅不成气候,🤥跨站跟踪上不了台面。能引领未来者,🧐恒行2娱乐登入只有C2M。

呀&nbsp;👨‍⚖️

C2M模式可以像今日头条这样应用于全网呀,高手网特彩吧网站也可以像Facebook那般基于巨头的平台。其核心就在于基于用户行为习惯、特征和诉求,dui hai liang de xin xi jin xing ti qu 、 fen jian ran hou chuan di gei yong hu ,这是克服痛点的秘密。

🖖&nbsp;

dan zhi yi de sheng yin ye bu shao 。 bi ru you guan dian ren wei 😩,xie tong guo lv zhe yang de tui jian rong yi rang yong hu xing cheng xin xi jian fang 、 wu fa shi bie yue du chang jing 、 ji shi xing cha 、 hao shi chang deng que dian ,而今日头条这样的模式也常常被诟病,还要应付难以捕捉的用户兴趣、用户数据的隐私和管理等多项挑战。呀

&nbsp;🧑‍🦳

支持和质疑各执一端,呢孰是孰非?未来虽有两大机遇,🧑‍🏫汇玩娱乐挂机软件dan shi mu qian yao kua yue san zuo da shan 。 呢

四方娱乐咨询&nbsp;嗯

呀1.支持的理由如下:

🚴‍♀️&nbsp;

嗯①千人千面,众口可调。🏂

四方娱乐咨询&nbsp;呢

个性化的内容推荐机制能够根据用户的喜好为其推荐信息。通过各种算法🧌,😷通过分析用户的历史行为,新城官网对比相关用户和相关物品猜测用户可能喜欢的内容,列出候选集并进行验证,呢用户可以得到较为准确的内容呀,嗯shi xin xi fen fa zuo dao qian ren qian mian 🏊,3v时时彩客户端shi xian nei rong yu yong hu de jing zhun lian jie 嗯,而不是传统意义上的千人一面般的投放。

&nbsp;嗯

②海里捞针,呀ti gao xiao lv

呀&nbsp;

🤙个性化推荐省去了用户在海量信息中进行提取和搜寻的环节。用户无需在海量信息中摸针嗯,嗯zai yi ding cheng du shang wei yong hu qu chu le bu fen wu yong xin xi ,suo xiao le yong hu xin xi sou suo de fan wei 嗯,🗯️提高了用户的阅读效率。🤱

& n b s p ;

🧙‍♀️③投其所好,zeng qiang zhan xing 🧝

&nbsp;

🫤不断为用户推荐适合他的内容能够增加用户粘性。个性化推荐技术通过算法进行用户感兴趣的内容的精准推荐,帮助用户快捷发现感兴趣的内容😺,😶‍🌫️当你看完一个内容后,呢会立马给你推荐相关的东西呢,可以增加用户粘性🧜‍♂️,呀四方娱乐咨询提高用户体验。呀

嗯& n b s p ;

🧗‍♂️④挖掘长尾👱‍♂️,嗯打破两极🤹

😡&nbsp;🤭

🤖个性化推荐能够通过相关算法帮助用户挖掘长尾内容,避免两极分化的马太效应。当A用户喜欢比较冷门的长尾内容呢,嗯而B用户又有跟A用户有相同或相似的兴趣和行为习惯时👃,xi tong jiu neng gou ba A yong hu xi huan de leng men nei rong tui jian gei B yong hu ,呢这样就使冷门内容得到更多的曝光呀,帮助用户发现更多的长尾内容嗯,🥶bi mian nei rong sheng chan sheng tai liang ji fen hua 。

&nbsp;嗯

⑤ shuang xiang jiao liu 呀,呢shen du you hua 🤾

谁有时时彩斗牛的网&nbsp;👩‍🔬

基于用户进行个性化推荐是对用户进行深度分析和交流的结果,✋ti sheng le yong hu de jiao hu shi ti yan 。 chuan tong de ren gong tui jian shi bian di sa wang di tui jian ,呀没有对用户进行细致地划分和筛选☝️,呢ji qi tui jian yi yong hu te dian he xi guan wei ji chu jin xing tui jian ,用户能够得到双向的交流和沟通🤢,嗯鹿鼎娱乐平台怎么返点用户的行为也能对下一步的推荐产生影响呀,🕴️在一定程度上得到了反馈😄,提升了用户的交互式体验。呀

呢&nbsp;

⑥ fen men bie lei ,运营细化

& n b s p ; 💂

🧙ge xing hua tui jian ye you li yu ping tai dui nei rong jin xing fen lei ,🧑‍✈️从而利于平台精细化管理和运营。信息时使得平台不断涌现,各种形式的内容越来越丰富呢,🏌️‍♂️羽林官网用户手机端展示的区域有限,👉个性化推荐能够使商家更好地针对不同客户对内容进行分类呢,you li yu jing xi hua yun ying 。

🧑‍🚀&nbsp;🧑

嗯2.质疑的观点主要有:呢

👈&nbsp;呀

呀①画地为牢,😶‍🌫️思维设限嗯

&nbsp;🧞‍♂️

ge xing hua xin wen ti yan rong yi rang si xiang guo zu bu qian 。 ge xing hua tui jian de jie guo shi ji yu yong hu de li shi shu ju he li shi xing wei ,🦸腾讯新闻高中生时时彩ji yu xiang si yong hu huo zhe xiang si wu pin jin xing de tui jian ,呀在一定程度上将用户感兴趣的内容固定在一个特定的闭环里🤭,嗯在为用户筛选信息的同时也为用户隔断了很多信息。个性化推荐的内容采集自你的兴趣呢,呢又决定了你的兴趣。因此,wu fa jie chu “ xin ” shi wu zi ran jiu bu neng pei yang xin de xing qu ,呀容易让用户越来越狭隘。嗯

嗯&nbsp;

②人心变幻呢,机器何解🥳

&nbsp;嗯

机器推荐无法识别阅读场景的变化而带来的需求的变化呀,新城官网无法感知用户为什么需要阅读嗯,🫠大众彩票网官网下载难以匹配人类情感的复杂程度。例如在某一个阶段,我们因为大家都在讨论某件事而去关注这件事,呀dan zhe bing bu yi wei zhe wo men dui lei si de shi qing dou gan xing qu 。 🧑‍🤝‍🧑

&nbsp;

③审美下线,🧌hao huai nan fen

&nbsp;

👁️高手网特彩吧网站个性化推荐的难度对推荐内容的质量带来了挑战。以往评价一篇文章的好坏对编辑来说都没那么容易👩‍🦯,如今机器推荐很容易忽略质量这一维度。机器算法不准确会使标题党内容混杂出现👩,😮‍💨机器推荐可能会把一篇没有价值的文章推荐的很高⛷️,💁‍♂️也有可能把真正有价值的文章埋没掉呀,v8娱乐平台下载安装机器推荐只能从外部数据来衡量你的文章有没有价值🤸,👩‍🎤mu qian hai mei you ban fa cong nei rong de ben zhi shang fen xi you mei you jia zhi 。 🤾‍♂️

呀&nbsp;呀

🏋️‍♂️④耗时较长,总慢半拍

😒&nbsp;🦷

基于海量数据的个性化推荐行为耗时较长嗯,即时性较差。如新闻推荐存在及时性问题🙅‍♂️,🧒鹿鼎娱乐平台怎么返点需要不断更新呀,通过分析用户的历史行为、对比类似用户等数据分析工作耗时较长,bu yi zai di yi shi jian xing cheng tui jian jie guo 。 bing qie xie tong guo lv deng fang fa hai cun zai leng qi dong de wen ti ,glg国际娱乐平台返水吗即在用户体验之初,👏并未形成成熟的历史数据时,🧘需要经过很长的时间收集用户点击日志数据,呢从而产生推荐。

&nbsp;

3地走势图彩吧助手⑤热点共通💫,个体趋同呢

& n b s p ; 嗯

呀并不是所有的用户都彼此相等🤦‍♀️,呢dan xie tong guo lv fang fa bu kao lv yong hu zhi jian de ge ti cha yi 。 li ru 呀,我们观察到娱乐新闻不断推荐给大多数用户呀,ji shi yong hu bu dian ji yu le de gu shi 。 yuan yin shi ,娱乐新闻一般都是非常流行的,因此总是从一个用户的“邻居”的娱乐故事足够的点击进行推荐。呢

呢& n b s p ;

3.未来的机遇在哪里?呢

大众彩票网官网下载&nbsp;

🤣wei lai de ji yu zai yu liang da tui dong li : ye jie dui chang wei jin kuang de shang ye dong li ; yong hu qiang lie de ge xing hua xu qiu de tui dong 。

&nbsp;呀

①长尾金矿💃

&nbsp;

个性化推荐能够帮助用户发现更多优质的长尾内容,🦹‍♀️时时彩注册送彩金提高平台商业价值。一般平台用户访问的只局限在热门的10%左右的内容🚴‍♀️,🧑‍💻很多小众的、冷门的内容却沉在数据库中不易被发现🤦‍♂️,呀我们将其称之为长尾内容。

😰海天娱乐平台登录&nbsp;

嗯按长尾理论,由于成本和效率的因素😿,当商品储存流通展示的场地和渠道足够宽广,商品生产成本急剧下降以至于个人都可以进行生产,并且商品的销售成本急剧降低时呀,几乎任何以前看似需求极低的产品呀,👩‍💼只要有卖🧑‍🦱,都会有人买。个性化推荐能够通过协同过滤中基于用户的推荐技术将小众喜欢的长尾内容扩散开来,呀充分挖掘长尾内容,产生长尾金矿。呢

3v时时彩客户端& n b s p ; 嗯

呀②时代刚需

呢&nbsp;呢

🫢我们所处的时代已经变化了。经过20年发展,互联网变成了移动互联网呀,现在即将融合AI进入IOT时代嗯,🫵zhong duan he xin xi zheng zai yi he bao de tai shi fa sheng ji ju peng zhang 呢,呢用户在海量的数据中想要找到他们需要的信息将变得越来越难。在这种情况下,传统的搜索引擎已经力不从心。早先最具代表性的就是分类目录的雅虎和搜索引擎的谷歌呀,yi jing jin ru si hu tong 💫,想要通过搜索引擎去了解一个陌生领域的知识🤦‍♀️,嗯效率极低!

&nbsp;

亚泰重庆时时彩要满足时代刚需呢,希望在于个性化推荐。机器需要尽可能的了解用户,呢并且根据用户的数据,主动推荐让用户有兴趣和需求的信息。目前这20来年,彩天堂官网下载虽说取得了一点点成就,但仅仅是唐僧取经迈出了第一步,呢hai you hen chang de lu yao zou 。

🤰&nbsp;

嗯4.当下需要跨越的三座大山

呀&nbsp;

新濠娱乐平台主管个性化推荐在发展过程中面临很多诸如难以预测用户兴趣、用户相关数据涉及隐私以及数据的处理难度等问题🥺,博乐彩票网登入都给个性化推荐带来了很大的威胁和挑战。

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呢第一座山😡,呀彩票娱乐平台登陆准确。

&nbsp;😆

用户的兴趣易受多重因素影响而不断变化🚴‍♀️,这对个性化推荐来说是个不可避免的挑战。个性化推荐系统的基础部分是用户兴趣建模,用户兴趣建模的质量直接决定了个性化推荐的质量。但是用户兴趣随时都会受到社交、场景、环境等多重因素影响,呀用户兴趣地不断变化使得根据以往数据预测用户未来倾向的工作变得很难,💂‍♂️ye hui ying xiang tui jian jie guo de zhun que xing 。 呀

&nbsp;嗯

第二座山,呀隐私。👇

🙅‍♀️&nbsp;

👩‍🦱对以用户数据为基础进行的个性化推荐来说,大世界娱乐平台如何保护用户隐私是个不小的难题。传统的内容推荐系统对用户的页面访问记录进行数据挖掘,找出用户的访问习惯,然后在服务器端根据用户需求进行信息筛选,👨‍🦳试图为用户提供信息推荐服务和垃圾信息过滤服务。但如何能在保护用户隐私的同时,又为用户提供更准确的内容推荐服务是一个不小的挑战。

&nbsp;

呢第三座山,价值观。

👳‍♀️&nbsp;

🧑‍🌾除了三座大山外,🤨还有一个问题也值得重视。现在的机器推荐等于“没有三观”、“没有审美”,在中文圈运营,😉由于众所周知的原因嗯,yi ding hui yu dao xiang dang de tiao zhan 。

呢&nbsp;呢

嗯流量造假和作弊是比较明显的例子。比如有网友告诉笔者说:网上经常看到一些视频学习人数几万、几十万👾,shu zi da de de ling wo men huai yi ren sheng 呢,结果测试了一下👰,页面刷新一次人数就加三而新课程加几十,👌瞬间明了。半夜测试某些视频直播🤽‍♂️,对着墙拍,腾讯新闻高中生时时彩cong qi dong zhi bo shi fen zhong zhi bo fen si hai neng ceng ceng wang shang zhang 呀,嗯进一个真粉丝时人数又一波涨,嗯作弊一时爽嗯,金洋6娱乐待遇但心里不踏实。嗯

呀&nbsp;

👩zeng jing you qi ye zai zhi neng tui jian de ke hu duan shang tou guo yi xie fei chang chui zhi da hao de guang gao 🫵,🦹‍♀️you de xiao guo zhen hao 呢,有的造假太明显---在阅读量瞬间破万的时候带过来的流量😔,还不如自己阅读破千的号效果好。如此种种嗯,shu ju shi zheng jing de 呀,呀就看用它的人正经不正经了。

🧛‍♂️&nbsp;😹

😊未来👷‍♀️,嗯ge xing hua tui jian ru he zai ji shu he guan li shang ji xu ge xin 🙍‍♂️,👩‍⚕️人工智能因素的参与能否改善现存的诸多问题,wei yong hu chan sheng geng you zhi de tui jian jie guo jiang cheng wei yi ge zhong yao ke ti 。 呀

呀&nbsp;

天棋牌游戏娱乐平台san 、 ju tou zheng zai kai pi de ji shu lu xian

嗯&nbsp;

其实呀,💚wu lun zhi chi hai zhi yi you duo me da 呀,🤽‍♀️个性化推荐已经引得无数巨头竞折腰。呀

&nbsp;🧑‍🌾

呀目前在市场上嗯,嗯依然是新老技术各占一方地盘,新派深度学习技术快速崛起,咄咄逼人;老派技术也在不断优化🧔‍♂️,以防不测。新老技术之争嗯,是当下的一个热点,也是决定未来发展的两大路线。

嗯&nbsp;💪

(一)老派技术认为:传统推荐技术可以自我完善呀

🧙3v时时彩客户端& n b s p ; 呢

k5娱乐平台营业多久了1.Google新闻的套路😷,金亚洲娱乐平台登录不断优化呢

& n b s p ; 🙈

Google新闻是一个在线信息门户站点,✊3v时时彩客户端ta ju ji shu qian jia xin xi yuan de xin wen bao dao ( zai jiang xiang si xin wen fen zu hou ) bing yi ge xing hua de fang fa zhan xian gei deng lu yong hu 。 you yu wen zhang he yong hu shu liang ju da 呀,yi ji gei ding de xiang ying shi jian yao qiu ,嗯纯粹的基于记忆的方法是不适用的,🗣️博乐彩票网登入需要一种可扩展的算法,因此Google新闻组合使用了基于模型和基于记忆的技术。

羽林官网&nbsp;嗯

Google新闻的套路依然是协同过滤的底子。它在个性化推荐方面采用的是基于模型和基于记忆的技术相结合的协同过滤技术。根据《推荐系统》一书的介绍,基于模型的那部分依赖两种聚类技术:🧗‍♀️

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🙅‍♀️① gai lv qian zai yu yi suo yin ( P L S I ) : xie tong guo lv de “ di er dai ” gai lv ji shu ,为了识别出有相似想法的用户和相关物品的聚类,🫀yin ru le yin zang bian liang 呀,glg国际娱乐平台返水吗对应每个用户—物品对的有限状态集合,能适应用户可能同时对多个主题感兴趣的情况。嗯

😊&nbsp;

② M i n H a s h : gen ju liang ge yong hu liu lan guo wu pin de jiao ji jiang liang zhe fang ru xiang tong de ju lei ( ha xi tong ) 。 wei le rang zhe zhong ha xi guo cheng ju you ke kuo zhan xing ,采用了一种特殊方法寻找近邻👩‍🔬,呢并采用Google自己的MapReduce技术在几个机群之间分发计算任务。呢

&nbsp;呀

呢基于记忆的方法主要是分析“伴随浏览量”。“伴随浏览量”指的是一篇文章在预先定义的一段时间内被相同用户浏览过。预测时需要遍历活跃用户最近的历史数据和从内存里获取邻近的文章。运行时🧑‍🚒,😳预先设定集合里候选物品的综合推荐评分是这三种方法(MinHash、PLSI和伴随浏览)获得的分数的线性组合计算值,👩‍🎓然后再根据计算值的高低进行推荐结果的输出。呀

😗一号站平台注册&nbsp;呀

呢2 . L i n k e d i n wei si ge chang jing kai fa de xi tong

🧑‍🤝‍🧑& n b s p ; 嗯

Linkedin主要是通过自主研发设计的协同过滤推荐平台Browsemap实现个性化推荐。Browsemap是Linkedin开发的一个实现了物品协同过滤推荐算法的泛化平台,3地走势图彩吧助手该平台可支持Linkedin中所有实体的推荐👺,包括求职者、招聘贴、企业、社会群体(如学校等)、搜索词等,嗯若要通过该平台实现某个新的实体协同过滤推荐,开发者要做的工作仅仅包括:相关行为日志的接入、编写Browsemap DSL配置文件和调整相关过期参数等简单工作。

汇玩娱乐的网址是多少&nbsp;嗯

论文指出🤵‍♀️,Browsemap平台在Linkedin最常用的有四个推荐场景:给求职者推荐公司、相似公司推荐、相似简历推荐和搜索词推荐等等。

呀& n b s p ; 呢

👩‍🔧①给求职者推荐公司:通过Browsemap实现基于物品的协同过滤,ji suan yong hu he qian zai yi xiang gong si de xiang si du zhi ,得到相关公司特征;将相关公司特征和用户/公司内容特征(包括用户位置、工作经验;企业产品、相关描述)一起分析得到最终的偏好分值。呀

呢&nbsp;

②相似公司推荐:与给求职者推荐公司有两点不同:一是内容特征相似度变为公司画像之间的相似度;二是基于多种用户行为构建browsemap。呀

&nbsp;🧑‍🎄

③相似简历(用户)推荐:通过公司详情页浏览行为和用户画像特征实现该部分推荐。同时将相似简历的属性用于补足简历的缺失属性呀,de dao gai yong hu de xu ni jian li 。

&nbsp;

④搜索词推荐提供了四种关联方式:一是协同过滤:在计算搜索词间相关性时会加入时间和空间因素;二是基于推荐搜索词搜索结果的点击率;三是基于搜索词之间的重合度;四是基于推荐搜索词的点击率。但实验结果表明协同过滤的结果最好,呀甚至也好于将这四种方式综合的结果。嗯

&nbsp;🧑‍🚒

嗯3.今日头条的三个阶段

嗯&nbsp;嗯

👈作为国内当红的个性化推荐产品🧏,jin ri tou tiao ji shu jing li le san ge jie duan :

🥳&nbsp;

👹早期阶段🖐️,🖤yi fei ge xing hua tui jian wei zhu 💂,重点解决热文推荐和新文推荐呢,这个阶段对于用户和新闻的刻画粒度也比较粗,🫦多宝娱乐平台客服并没有大规模运用推荐算法。嗯

& n b s p ; 嗯

zhong qi jie duan 呀,呢一号站平台注册yi ge xing hua tui jian suan fa wei zhu 呢,主要基于协同过滤和内容推荐两种方式。协同过滤技术思想和前文介绍的并无差别。基于内容推荐的方式,则是先对新闻进行刻画🤌,然后利用用户的正反馈(如点击,呀阅读时长、分享、收藏、评论等)和负反馈(如不感兴趣等)建立用户和新闻标签之间的联系呀,cong er lai jin xing tong ji jian mo 。 呢

&nbsp;

🫣当前阶段,以大规模实时机器学习算法为主🧑‍🦽,🤹用到的特征达千亿级别,呀能做到分钟级更新模型。架构分为两层:检索层呀,you duo ge jian suo fen zhi 🧑‍🦰,呀拉出用户感兴趣的新闻候选;打分层,呢基于用户特征、新闻特征、环境特征三大类特征使用实时学习进行建模打分。值得一提的是嗯,嗯实际排序时候并不完全按照模型打分排序呢,会有一些特定的业务逻辑综合在一起进行最终排序并吐给用户。

& n b s p ; 🖕

呢头条为何能取得成功?文章分析,hen duo ren hui shuo shi tou tiao de ge xing hua tui jian ji shu zuo de hao 呢,其实不尽然。原因在于嗯,今日头条的个性化推荐也是经历着复杂的演变过程:从人工推荐到机器推荐再到最终不断迭代算法和技术,嗯反复的进行验证,呢日益完善。🤣

👮‍♀️& n b s p ; 🧏‍♀️

腾讯新闻高中生时时彩(二)新派技术认为:深度学习才是明智选择

😭&nbsp;

新派技术主要指采用了深度学习的个性化推荐系统。

🦸‍♀️&nbsp;🙂

呢shen du xue xi shi ji qi xue xi zhong yi zhong ji yu dui shu ju jin xing biao zheng xue xi de fang fa 。 guan ce zhi ( li ru yi fu tu xiang ) ke yi shi yong duo zhong fang shi lai biao shi ,👀ru mei ge xiang su qiang du zhi de xiang liang 👳,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如🤞,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。👩‍🍳

&nbsp;

嗯当常规推荐算法已经无法及时地分析处理体量较大的数据并准确地针对独立用户做出推荐时呀,汇玩娱乐的网址是多少具备相应技术水平的公司开始利用深度学习解决海量内容分析推荐的痛点。我们以较早开始引入深度学习的YouTube、Facebook为例进行分析。❤️

&nbsp;嗯

🤸‍♀️1.YouTube的神经网络🎅

呀&nbsp;💝

呀YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。YouTube的全球用户已经超过十亿,每秒上传的视频长度以小时计。视频“语料”库存日益增长嗯,呢就需要一个推荐系统及时、准确地将用户感兴趣的视频不断推荐给用户。

& n b s p ;

相比其他商业推荐系统,Youtube推荐系统面临三个主要的挑战:

& n b s p ; 🧟

①规模。现有绝大多数可行的推荐算法,在处理YouTube级别的海量视频就力不从心了。

&nbsp;

② xin xian du 。 Y o u T u b e shi pin “ yu liao ” ku bu jin jin shi chu liang ju da 呀,呢每时每刻上传的新增视频也是源源不断。推荐系统要及时针对用户上传的内容进行分析建模😤,😼彩票娱乐平台登陆同时要兼顾已有视频和新上传视频的平衡。

😜腾讯新闻高中生时时彩&nbsp;

③噪声。由于用户行为的稀疏性和不可观测的影响因素,亚泰重庆时时彩用户的历史记录本质上难以预测。

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🎅为了解决这些问题,💁Y o u T u b e tui jian xi tong jiang yan jiu zhong dian zhuan yi dao shen du xue xi 呢,使用Google Brain开发的TensorFlow(Google研发的第二代人工智能学习系统)系统为推荐系统带来了开发测试上的灵活性。👨‍🦳

呀&nbsp;呀

YouTube推荐系统主要由两个深度神经网络组成:第一个神经网络用来生成候选视频列表;第二个神经网络用来对输入视频列表打分排名,🦹‍♂️yi bian jiang pai ming kao qian de shi pin tui jian gei yong hu 。

👲&nbsp;呢

呀候选视频生成是依靠协同过滤算法产生一个宽泛的针对用户的个性化推荐候选名单。排名神经网络是基于第一个候选生成网络的列表,提供更精细的区分细化👾,cong lai da dao jiao gao de tui jian ming zhong lv 。 tong guo ding yi mu biao han shu lai ti gong yi xi lie miao shu shi pin he yong hu de te zheng ,嗯排名网络则根据目标函数来给每一个视频打分。分数最高的一组视频就被推荐给用户。👆

&nbsp;

呢正是YouTube海量级别的视频才产生了深度学习的需要,有效弥补了协同过滤存在地处理数据耗时长等问题。

&nbsp;

呀2.Facebook迈出的一大步

&nbsp;呢

呀Facebook近10年来一直沿用其Newsfeed功能实现个性化推荐。2006年9月份呢,NewsFeed(信息流)问世🧝‍♀️,嗯同时问世的还有MiniFeed(个人动态)。NewsFeed是一个系统自动整合生成的内容信息流,😲它自行来决定我们读到哪些新闻、动态、事件。它所覆盖的范围,呀其信息推送的精准度,以及其影响力远超过我们的想象呢,呀可以说NewsFeed是Facebook在人工智能上所走的一大步。

嗯&nbsp;

Facebook是如何利用深度学习来评价内容和用户的呢?

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🦾第一,⛹️‍♀️zai jian shi wen ben fang mian 呢,呢Facebook使用“自然语言处理”技术来扫描每个人发的“状态”和“日志”,呢以便“真正理解文本的语义”呢,🚶‍♀️bu jin ru ci hai yao jiang ta men ping ji 。 ri zhi zai sao miao de guo cheng zhong 🙋‍♀️,系统会自动识别出“过度标题党”或者“过度商业化”的内容🚵,而且这样的内容在NewFeed里面是越来越少见到了。呢

&nbsp;

第二,嗯在内容翻译上,呢dang zai chu li fei ying yu de yu yan shi ,Facebook工程师专门开发了一个深度学习平台😀,mei yi tian hui dui 1 0 0 duo zhong yu yan suo xie cheng de wen ben jin xing fen xi 呢,嗯fan yi 。 bi ru dang yi ge peng you yi de yu fa biao le yi tiao dong tai shi 👷‍♂️,N e w s F e e d hui yi ying yu ti xian chu lai gei yi ge mei guo de peng you 😵,营造了一个能够跨过语言障碍的🥵,人人实现互联互通的数字虚拟环境。

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✍️彩票娱乐平台登陆第三,在识别物体方面,呀Facebook也在利用深度学习技术来识别照片和视频里面的物体呀,不仅如此,🤞它还能进一步地去探究谁有可能对这些照片感兴趣呢,huo zhe zhe xie zhao pian gen na xie yong hu xiang guan lian 呢,从而推荐给目标用户。

🙇‍♂️&nbsp;

嗯( san ) shen du xue xi zhi kun jing 🏃

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深度学习能打遍天下无敌手吗?

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呢至少目前来看,深度学习只是在Speech和Image这种比较“浅层”的智能问题上效果是比较明显的,而对于语言理解和推理这些问题效果就有点失分,也许未来的深度神经网络可以更“智能”的解决这个问题,但目前还差点火候。

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深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。即使深度学习被认为能够解决协同过滤的冷启动、数据处理较慢的问题,呀但是风光之下,🦿它也有自己的难言之隐。

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第一呀,cheng ben tai gao 。 shu ju dui shen du xue xi de jin yi bu fa zhan he ying yong zhi guan zhong yao 。 ran er guo fen yi zhong you biao zhu de da shu ju ye qia qia shi shen du xue xi de ju xian xing zhi yi 。 shu ju shou ji shi you cheng ben de ,嗯而且标注成本已经开始水涨船高呀,这就使得深度学习的成本过高。而且对于体量较小、数据较少的众多小公司来说嗯,即使有能力用深度学习改善个性化推荐结果,嗯也面临着没有数据支撑的尴尬境地。呢

&nbsp;👾

第二,降低成本的方案有没有?有,👀但是难以实现。深度学习分为有监督学习和无监督学习,大量无监督数据的获取成本却是微乎其微的。目前一般用的都是监督学习👨‍🌾,dan ben zhi shang ji yu jian du xue xi de da duo shu tui jian mo xing dou hen nan che di gui bi xian cun wen ti cong er ti gao tui jian zhi liang 。 wu jian du xue xi you yu wu xu dui shu ju jin xing jia biao qian deng yuan yin cheng ben jiao you jian du xue xi jiao di ,👂但目前深度学习对无监督数据的学习能力严重不足🛀,呀因此深度学习在推荐系统中的应用仍处于早期阶段。嗯

&nbsp;呀

🕴️新老派两大力量相互抗争、相互促进但又相互交融。传统推荐技术在深度学习的冲击下不断完善,深度学习带着赶超传统推荐技术的强势劲头不断革新但也面临着发展窘境。但正是在多个平台的这种自我发展和革新的过程中,新老派的界限也变得越来越模糊,嗯越来越走向融合。即使坚持完善传统推荐技术的公司也开始慢慢涉足到深度学习的领域中👨‍🏫,速盈娱乐的网址是多少深度学习发展较为成熟的新派也并没有完全摒弃老派技术嗯,na me 呀,呢未来到底何派为王?呢

&nbsp;嗯

四.未来鹿死谁手?😶

嗯& n b s p ;

🧑‍✈️nei rong C 2 M ,嗯ben zhi shang shi dui ren xin de yi zhong dong cha he yu ce 。 ji shu yu ren xin de dou fa ,并非一朝一夕便能奏功。人类思想的根本特征在于“意识”,盛煌在线注册即个体理解自己与他人的心理状态呀,包括情绪意图、期望、思考和信念等💛,并借此信息预测和解释他人行为的一种能力。

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🧎dan shi 嗯,dang qian de ren gong zhi neng ling yu zhong cun zai zhe yi ge hen yan zhong de wen ti : ren men wu jie le shen du xue xi mo xing de gong zuo ji li ,🚴并高估了网络模型的能力。

呢&nbsp;

呢tong guo shen du xue xi 嗯,🤐我们可以训练出一个模型,它可以根据图片内容生成文字描述。这个过程被视作机器“理解”了图片和它生成的文字。当某个图像存在轻微改变,😠导致模型开始产生相当荒谬的字幕时呀,结果就会让人非常惊讶—模型失灵了。机器能找出一只猫🤯,呀dan ji qi reng ran bu neng shi bie gen mao xiang guan de suo you xin xi 。

& n b s p ; 呀

回顾历史不难发现,👨‍🦲技术一直追求的目标呢,嗯与其说是让机器替代人类,3v时时彩客户端而不如说是制造聪明的机器来提高效率。协同过滤技术的发展便是个明显的例子。😣

& n b s p ; 呀

大众彩票网官网下载最近几年来🧑‍🚒,呀互联网巨头制造“聪明的机器”的积极性异常高涨呢,多宝娱乐平台客服也是效率使然。根据微软研究院的估计,亚马逊网站上大约30%的页面浏览来自于推荐系统;Netflix首席产品官声称80%以上的电影观看来自于推荐系统嗯,并称Netflix推荐系统的价值每年高达十亿美元;据阿里巴巴披露数字,嗯彩票娱乐平台登陆2 0 1 3 nian dang tian you tui jian zhi jie yin dao de cheng jiao zong e wei 5 6 . 8 yi yuan 。 jin ri tou tiao ze jiang gong si he xin ye wu jia gou zai tui jian yin qing shang 呀,是当今最重视推荐技术的公司之一……👣

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在内容C2M发展历程中,尽管深度学习存在许多不足,dan shen du xue xi zhu dao wei lai shi da gai lv shi jian 。 wo men kan dao dai biao zhe chuan tong tui jian ji shu he shen du xue xi de xin lao pai zai xiang hu cu jin he xiang hu rong he ,在全球流量前20的平台中呀,😶sui ran you bu shao gong si yi ran yan yong cai yong xie tong guo lv ji shu 呢,比如Google新闻,L i n k e d I n deng ,dan shi qi zhong yi xie gong si ye yi jing zhun bei shen zhi yi jing cai yong shen du xue xi deng ji shu lai gai jin zi shen bu zu 。 er Y o u T u b e 、 F a c e b o o k deng xian xing zhe yi kai shi xiang shou shen du xue xi de hong li 。 😌

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🧑‍⚖️我们可以相信,🧑‍🔬天宏3娱乐测速登陆地址sui ran shen du xue xi hai cun zai zhe yi xie zhi yue yin su ,天顺娱乐怎么样但是,嗯随着AI技术和产业的强劲发展,🦴技术上的瓶颈终究会被突破。

& n b s p ;

xu yao jing ti de shi 呀,在C2M跨越了准确、隐私两座大山后呢,人类通过AI掌握了新的力量🏌️‍♀️,💂‍♂️掌握者的欲望和野心,🙋也应该受到一定的控制呢,you qi shi jia zhi guan wen ti 🧖‍♂️,长安娱乐jiang xian de yue fa zhong yao 。

<br/>嗯

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