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担心数据隐私,chromeOS 和 chrome 受教育机构限制

出于对数据隐私的担忧,近日荷兰的教育部门决定对 chromeOS 和 chrome 浏览器的使用施加一些限制。 众所周知,Google 收集用户隐私已不是一天两天的事了,Google 也因为这个事情在多个国家面临法律诉讼。Google 通过搜索、YouTube、Chrome 等工具和服务来收集用户的个人隐私数据信息可以强化自动推荐服务以及广告的准确性。但这些内容并非每个人都喜欢,也不是对每个人都友好,尤其是一些年纪较小的学生群体。 根据市场研究机构的统计,在疫情的影响下,Chromebook 在近两年时间里的市场份额增长速度空前迅速。除了 Chromebook,chrome 也是目前浏览器市场份额中排名第一的浏览器,综合这些因素,Google 的产品在学生群体中的使用率肯定也不低。 作为一家以广告为主要收入的公司,政府部门担心 Google 的产品和服务会收集学生的数据,并将数据共享给广告合作伙伴用于非教育目的,除此之外他们还对 Google 的数据实际存储位置缺乏透明度有所担忧。 正因如此,荷兰教育部宣布将会对学校使用 chrome 和 chromeOS 施加限制。在这样的限制下,教...

推荐效果不如意,不如试试飞桨图学习

推荐系统与图神经网络 如果说互联网的目标是连接一切,那么推荐系统的作用就是让用户与信息建立更高效的连接,提升用户体验及商业效益。在推荐系统中,主要的挑战是如何从交互数据和辅助信息中学习到User或Item的有效表示,并让两者能够以最有效的方法连接起来,从这个角度出发,推荐场景的交互行为数据就是非常经典的「图结构数据」。对于图来说万物皆可连接,而如何将不同的数据类型联合建图,并高效挖掘数据潜在特征、获取深层次的User和Item特征描述等是图技术需要面临的挑战。 图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行建模的框架,通过对图中的节点和边制定一定的策略,GNN 能够学习到图结构数据中节点以及边的内在规律和更加深层次的语义特征。那什么样的业务可以构建图结构数据并使用图学习算法训练呢?以网易云音乐的歌曲推荐为例:把用户、歌曲作为图中的节点,用户与歌曲之间的交互行为(点赞、收藏、关注等)作为边,形成一个复杂的图结构网络,在此基础上建模分析,实现更高效的表征、群体识别。比如,两位素不相识的宝妈都爱听某些亲子歌曲,她们在“图”中就...

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