同好会也有分支,1.1.2 推荐算法模型概述

在百度百中国科学技术大学概介绍了推荐算法,那是2个很风趣的人工智能(artificial
intelligence)。想想看,总计机能够根据大数量相比较准确地打听人们的喜好、预测只怕的结果,那假如输入人类的表情、内心与作为格局给机器人,它是否也就能像人一致实行思考和对话吗?

推荐介绍算法是三个很有趣的人造智能(artificial
intelligence)。想想看,总计机能够依据大数额比较准确地精晓人们的喜好、预测或然的结果,那假若输入人类的神采、内心与行为艺术给机器人,它是或不是也就能像人一致实行考虑和对话吗?近年来的科学和技术已部分地做到了那种大概。上面想介绍下自家个人对推荐算法的浅薄之见,也是一个深入学习、认真想想的开篇。

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现阶段的科学和技术已有的地做到了这种也许。上边想介绍下我个人对引进算法的浅薄之见,也是1个深切学习、认真想想的开业。

引进算法的Base能够分三类:用户性质、对象性质、用户与对象的交互进度。用网上的话来说,正是以人为本、以物为本和一块过滤(即“联合浮动”)。那三类算法并不会孤立存在,一般会交错切换或然加权共生,意思便是会综合起来使用依然在分歧景观使用不相同方法。我把它们单一的留存,称为“一度推荐”;综合在联名时,称为“二度推荐”。

1 推荐系统基础##

推荐介绍算法的Base能够分三类:用户性质、对象性质、用户与对象的互相进度。用网上的话来说,正是以人为本、以物为本和共同过滤(作者兴奋称呼“联合浮动”)。这三类算法并不会孤立存在,一般会交错切换或然加权共生,意思正是会综合起来使用仍然在差异景观使用分化方法。笔者把它们单一的留存,称为“一度推荐”;综合在同步时,称为“二度推荐”。

说说“一度推荐”。

1.1 本性化推荐概述##\

1.1.1 推荐系统概述
第③,须要说雀巢(Nestle)点的就是引进系统!=推荐算法。推荐系统是一套完善的推荐机制,包含后期数据的备选、具体推荐的历程(这么些历程可能是一套复杂的算法模型,也大概是二个粗略的平整,也只怕是三种模型的混合结果等等)、中期数据的估量、AB测试效果评估等等。

1.1.2 推荐算法模型概述

在算法模型上差不离能够分:基于内容的推荐、基于共同过滤的推荐。

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依据内容引进,即经过剧情小编的性质,然后计算内容的相似性,找到与某物品属性相似的物料。协同过滤,所谓协同过滤,即不依靠于物品自己的物品属性,而是经过其余有关特征,例如人踏足的行事数据,来达到推荐物品的目标。
关于联合过滤,又分为以下多少个档次:基于物品的一头,即ItemCF;基于用于的联合,即UserCF;基于模型的联合,即ModelCF。
其间,基于模型的同台又有什么不可分成以下两种档次:基于距离的共同过滤;基于矩阵分解的协同过滤,即Latent
Factor Model(SVD);基于图模型协同,即Graph,也叫社会互联网图模型。

首先说说“一度推荐”。

第二类叫基于用户性质的推荐介绍,能够算得用户与用户的并行进度,具体来说,就是基于用户的label、喜好等天性来建立1个“同好会”,同好会也有分支,低层的只对应二个首要字词(tag),高层的会对应多个tag,故每一个用户会有N个同好会,越高层联系越严密。在推举的时候,依据支行高低来展开前后排序。说白了,高层发生于低层,低层只是质变在此之前的量变,能够不作他用。

1.2 基于内容的引荐##\

实际上但从字面上也好精晓,其引进的依据为物品的内容,即物品的现实相关属性。换言之,即大家意在找到的是跟当前物品一般的物料。
那就是说,我们的对象就一览无遗了,总计当前物品与任何物品的相似度,然后生成1个形似TopN列表,然后想要多少个推荐多少个。
一般性我们会有以下两种艺术来计量相似度:通过物品间的偏离去衡量相似;通过一向总计相似度。

1.2.1 总结物品距离的二种艺术

(1) 欧几里得距离(Euclidean Distance)
最常见的偏离衡量方式,度量多维空间中两点时期的绝对化距离,供给维度的相会。

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(2) 明可夫斯基距离(Minkowski Distance)
明氏距离是欧氏距离的壮大,是对三个离开度量公式的回顾性的发挥(能够看出,当p=2时,其实就是欧式距离)。

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(3) 曼哈顿距离(Manhattan Distance)
曼哈顿距离来源于城市区块距离,是将多少个维度上的偏离实行求和后的结果,即当上边的明氏距离中p=1时收获的距离衡量。

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还有别的的部分相距衡量,可是都不太常用,最常用的照样是欧式距离度量。

1.2.2 总结相似度量的三种方法

(1) 向量空间余弦相似度(Cosine Similarity)

余弦相似度用向量空间中七个向量夹角的余弦值作为度量八个民用间距离的高低。相比较距离衡量,余弦相似度尤其珍贵多个向量在可行性上的出入,而非距离或长度上。

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(2) Peel森相关周到(Pearson Correlation Coefficient)
即有关分析中的相关联数r,分别对X和Y基于自个儿总体原则后总括空间向量的余弦夹角。

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遵照内容的引荐,还有有些内需留意的正是,对于物品自个儿性质,借使属性值过少,大家供给非常拓展扩展维度,假若维度过多,则要求展开降维。
有关降维和升维,皆以一个很大的研讨方向,大体上得以说一下两种常见的点子。例如降维,大家能够进行维度聚类、主旨抽取,进一步把有关维度进行联合,进一步压缩维度;而对于升维,大家能够把维度进行矩阵化,例如借使物品X有A和B八个维度属性,那么大家通过生成AB矩阵的方法,把维度增加到AB个维度。

率先类叫基于用户性质的引进,能够视为用户与用户的交互进度,具体来说,就是依照用户的label、喜好等个性来确立一个“同好会”。同好会也有分支,低层的只对应贰个最主要字词(tag),高层的会对应几个tag,故每一种用户会有N个同好会,越高层联系越紧凑。在推荐的时候,根据支行高低来开始展览前后排序。说白了,高层发生于低层,低层只是质变在此之前的量变,能够不作他用。

第三类叫基于对象性质的推荐介绍,能够说是对象与目的的互相进程,据书上说目的(产品/内容)的自己相似度进行同类推荐,那就回顾功用、场景、牌子、价格、目的用户、label等tag,在用户搜索浏览有些tag时,系统会据此来进展对应推荐,推荐排序能够是以加权算法总括的相似度高低。例如,A与B-Z均有关联,但要做推荐,那么简化版的总结公式为相似度=tag1*权重1+tag2*权重2+…+tagN*权重N,所得结果按高低排序。

1.3 基于联合过滤的引进##\

1.3.1 基于用户的协同(UserCF)

依据用户的一路过滤,即我们期待通过用户之间的关联来达到推荐物品的目标,于是,给某用户推荐物品,即转换为寻找为那个用户寻找她的相似用户,然后相似用户喜好的物料,那么也也许是以此用户喜爱的物品(当然会去重)。
来看一个报表:
用户/物品 物品A 物品B 物品C 物品D
用户A Y ? Y ?
用户 B – Y –
用户C Y – Y Y

中间Y表示对应用户喜欢对应物品,-表示无交集,?表示需不需求推荐。

那是二个最简易的例子,其实目标很简短,大家须求给用户A推荐物品,而且能够见到,用户已经喜欢了物品A和物品C,其实剩下也就B和D了,要么是B,要么是D。
那便是说根据UserCF算法,大家先计算用户A与用户BC之间的相似度,总结相似,我们前文说了,要么距离,要么余弦夹角。
若果大家挑选总括夹角(四维):cosAB=0(90度的夹角),cosAC=0.8199(角度本身算吗)。所以比较来说,大家会意识用户A与用户C的相似度是稍微大片段的。于是,大家着眼用户C都喜爱了怎样物品,然后与用户的去重,然后会意识该给用户A推荐物品D。
一句话来说,UserCF就是以上进程,但在实质上的进度中,数据量肯定不止这么点,于是我们必要做的是为用户计算出一般用户列表,然后在一般用户中通过去重之后,计算贰个推荐的物料列表(在盘算推荐物品的时候,能够增大用户的相似程度进一步叠加物品的权重)。
然后在欢乐物品的表明方式上,能够是如上的那种二值分类,即Yes Or
No,也得以是蕴涵评分的品位描述,比如对于有个别物品打多少分的那种表现情势。那样的话,针对于后一种情形,我们就供给在求在盘算相似度时,插足程度的权重考虑衡量。

1.3.2 基于物品的一道(ItemCF)

不相同于基于用户的联合,那里,我们总计的是物品之间的相似度,可是,请小心,我们计算物品相似度的时候,与平昔基于物品相似度推荐不相同是,大家所用的风味并不是物品的自笔者性质,而还是是用户作为。
用户/物品物品A物品B物品C
用户AY-Y
用户BYYY
用户CY??

里头Y表示对应用户喜欢对应物品,-表示无交集,?表示需不须求推荐。

一律,那是三个不难易行实例。指标也鲜明,大家在知道用户AB喜欢某个物品景况,以及在用户C已经喜欢物品C的前提下,为用户C推荐3个物品。
看报表异常粗略嘛。唯有五个挑选,要么物品B,要么物品C。那么到底是物品B如故物品C呢?
咱俩来计量物品A与任何二种物品的相似度,计算向量夹角。对于用户A,物品A与物品B,则对此AB向量为(1,0),(1,1),对于AC向量为(1,1),(1,1),分别计算夹角cosAB=0.7,cosAC=1。只怕用接近关联规则的办法,总括两者之间的共现,例如AB共现1回,AC共现二次。通过类似那种方法,大家就知晓物品A与物品C在某种程度上是更相像的。
自个儿要说的正是近似共现类做总结的那种措施,在科学普及数据的境况下是很实惠的一种艺术,基于总括的办法在数据量丰富的时候,更能反映难点的实质。

1.3.3 基于模型的一道(ModelCF)

除了那一个之外我们耳熟能详的根据用户以及基于物品的联合,还有一类,基于模型的同步过滤。基于模型的一块过滤推荐,基于样本的用户偏好新闻,练习3个模型,然后根据实时的用户喜好消息举办前瞻推荐。
科学普及的遵照模型推荐又有两种:最近邻模型,典型如K近来邻;SVD模型,即矩阵分解;图模型,又称作社会网络图模型。

(1) 近期邻模型

近来邻模型,即利用用户的偏好音信,大家总括当前被引进用户与别的用户的距离,然后依据近邻进行当下用户对于物品的评分预测。
特出如K最近邻模型,假诺大家利用皮尔森相关周详,总括当前用户与别的具有用户的形似度sim,然后在K个近邻中,通过那几个相似用户,预测当前用户对于每多个物料的评分,然后重新排序,最终推出M个评分最高的物品推荐出来。
必要注意的是,基于近邻的一道推荐,较正视当前被推举用户的历史数据,那样总计出来的相关度才更规范。

(2) SVD矩阵分解

咱俩把用户和物品的附和关系能够当做是三个矩阵X,然后矩阵X能够解释为X=A*B。而满意那种解释,并且每一种用户对应于物品都有评分,必定期存款在与某组隐含的因子,使得用户对于物品的评分逼近真实值,而大家的对象正是经过分解矩阵获得那么些隐性因子,并且通过这么些因子来预测还未评分的物料。

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有三种艺术来上学隐性因子,一为交叉最小二乘法,即ALS;而为随机梯度下跌法。
先是对此ALS来说,首先随机化矩阵A,然后通过指标函数求得B,然后对B实行归一化处理,反过来求A,不断迭代,直到A*B满意一定的没有条件即结束。
对此自由梯度降低法来说,首先大家的对象函数是凹函数只怕是凸函数,大家由此调整因子矩阵使得大家的靶子沿着凹函数的微小值,大概凸函数的最大值移动,最终抵达移动阈值也许五个函数变化相对值小于阈值时,结束因子矩阵的浮动,获得的函数即为隐性因子。
动用表达矩阵的办法举办同步推荐,可解释性较差,不过利用兰德奔驰G级MSE(均方根误差)作为评判标准,较不难评判。
再正是,大家选拔这种艺术时,供给尽大概的让用户覆盖物品,即用户对于物品的野史评分记录须要足够的多,模型才更确切。

(3) 社会互连网图模型

所谓社会网络图模型,即大家觉得每种人中间都以有挂钩的,任何多少个用户都能够经过某种只怕多个物品的买进行为而关系起来,即只要一端的节点是被推举用户,而另一端是其余用户,他们中间通过若干个物品,最终能维系到一同。
而我们依据社会网络图模型,即研讨用户对于物品的评分作为,获取用户与用户之间的图涉及,最后基于图涉及的距离,为用户推荐相关的物品。
日前那种共同推荐使用的较少。

第3类叫基于对象性质的推介,能够说是对象与对象的并行进度,依照指标(产品/内容)的本身相似度实行同类推荐,那就归纳功用、场景、品牌、价格、目的用户、label等tag,在用户搜索浏览有些tag时,系统会据此来开始展览相应推荐,推荐排序能够是以加权算法总计的相似度高低。例如,A与B-Z均有提到,但要做推荐,那么简化版的总结公式为相似度=tag1*权重1+tag2*权重2+…+tagN*权重N,所得结果按高低排序。

其三类叫用户与对象的互动进程,旧事用户显式或隐式的行为,比如寻找、浏览、关怀、收藏、分享、下载、评价等进步的行事,或许取关、删除、拉黑、秒关等收缩的表现,还有提到传递(同类用户也看过B、买物品A的人4/5的也买了B)。当中,依照用户分歧的作为及呈现出的喜欢的强弱,进行权重的加减。此外笔者想开的用户二遍表现,也要加盟到运算中,比如推荐后积极浏览、多次浏览等。除了那一个用户作为,系统也足以开始展览预测型行为来进一步提升推荐准确度,比如音信推送后点开链接、“换一组”的tag等。此类算法有多少个经典的,例如余弦相似度、泊松相关周详等,稍后会一一表明。

1.4 其余相关知识##\

1.4.1 冷启动
所谓冷运转,即在推荐系统最初时,没有其余用户与物品的搅和新闻,即无用户的行为轨迹,不能透过类似协同的办法开始展览过滤推荐,这种时候,大家就称推荐系统处于冷运行状态。
那种情景,大家需求尽早的累积起第贰批用户作为轨迹。大家能够透过依据内容的推荐介绍,恐怕做一些任何类似的操作,火速有效的拓展物品推荐。
一段时间后,累积到一定的用户作为时,整个系统就可见健康使用协同过滤等格局开始展览推荐了。
只是,针对于新加盟的用户,恐怕新加盟的物品,同样也是出于冷运营状态的,那些时候,大家通过供给对那种物品或许用户做尤其的处理。

1.4.2 长尾效应/马太效应

所谓长尾职能,在引进系统中的彰显即,部分优质物品,购买的食指较多,即与其相关的的用户作为轨迹会较多。
诸如此类,在一块过滤推荐中,由于大家根本的基于正是大家的野史行为作为数据,所以那种物品获得推荐的机会就越多。
诸如此类,不断循环迭代,获得推荐的物料都汇集在个别的一些物品中,而多数物品是没有被引进的机遇的。
那就导致了造成长尾景观。
而马太效应的情致是,通俗点说便是,强者愈强,弱者愈弱。而长尾的直白展现正是马太效应。
日常来讲(当然也有新鲜景况),2个推荐系统,假如长日子处在长尾里头,就会招致推荐疲劳,推荐的功能就会骤降。
据此,很多时候,挖掘长尾是推荐系统不可缺点和失误的局地。即,大家供给把尾巴部分
并且是有价值的片段给方便的显得出来。
发掘长尾的办法很多,当中一种普遍的点子正是给热点物品适当的降权。比如物品,我们为热点物品举办权重降低,那样在结尾引进的结果中,非热点物品获得推荐的时机就增大,从而安妥的开挖了长尾。

1.5.3 AB分流测试

对于推荐系统的话,离线的估测其实并无法很确切的判定一个引进算法的三六九等。最可信的论断应该是线上实效观望。
而AB测试是援引系统评测的正规化做法,即大家在线上同时运维二种算法模型,让流量分别走不通的算法,最后经过募集结果数据实行相比较算法的优劣。
透过AB测试必须满足以下多少个标准化:流量必须能够决定,这是为着保证线上效果的崇左久安;必须确认保障流量的随机性,这样的结果才拥有说服力。

X 参考资料
《浅谈矩阵分解在引进系统中的应用》http://blog.csdn.net/sun\_168/article/details/20637833
《基于ALS算法的简要在线推荐系统》http://blog.csdn.net/zhangyuming010/article/details/38958419
《Databricks孟祥瑞:ALS 在 Spark MLlib
中的完成》http://www.csdn.net/article/2015-05-07/2824641
《基于斯ParkerMLlib平台的同步过滤算法—电影推荐系统》http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1662153
《SVD奇异值分解》http://blog.csdn.net/wangran51/article/details/7408414
《基于距离的揣度方法》http://blog.sina.com.cn/s/blog\_52510b1d01015nrg.html
《相似度算法》http://blog.sina.com.cn/s/blog\_62b83291010127bf.html
《movielens数据集下载》http://grouplens.org/datasets/movielens/
《各类网络模型》http://www.cnblogs.com/forstudy/archive/2012/03/20/2407954.html
《斯Parker官网ALS实例页面》http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-collaborative-filtering.html
转发请申明来源36大数额(36dsj.com)http://www.36dsj.com/archives/38018http://www.36dsj.com/archives/38018)

其三类叫用户与指标的并行进度,遵照用户显式或隐式的一言一行,比如寻找、浏览、关切、收藏、分享、下载、评价等压实的行为,可能取关、删除、拉黑、秒关等减弱的作为,还有涉及传递(同类用户也看过B、买物品A的人八成的也买了B)。当中,依据用户分裂的表现及展现出的欣赏的强弱,举行权重的加减。别的笔者想到的用户三次表现,也要进入到运算中,比如推荐后积极浏览、数十次浏览等。除了那么些用户作为,系统也足以展开预测型行为来进一步升高推荐准确度,比如新闻推送后点开链接、“换一组”的tag等。此类算法有多少个经典的,例如余弦相似度、泊松相关全面等,稍后会一一表明。

此间有二种最重庆大学的推荐介绍算法供我们精通,因为笔者数学一般,不可能很深远精晓,故写得较简单。

此处有两种最要害的引进算法供大家了然,因为小编数学一般,不能够很深刻了然,故写得较不难。

一、余弦相似度和校订余弦相似度,公式如下:

一,余弦相似度和勘误余弦相似度,公式如下(截图来自百度百科):

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将向量依据坐标值,绘制到向量空间中,求得他们的夹角,并搜查缴获夹角对应的余弦值。余弦值的界定在[-1,1]里头,值越趋近于1,代表夹角越小,七个向量的动向越同样,相似度也越高。

将向量依据坐标值,绘制到向量空间中,求得他们的夹角,并得出夹角对应的余弦值。余弦值的界定在[-1,1]中间,值越趋近于1,代表夹角越小,四个向量的自由化越同样,相似度也越高

纠正余弦相似度是为着加入取关、删除、低评价等影响相似度的用户反向行为,也算是对余弦相似度缺点的查对

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二,潜在因子(Latent
Factor)算法,用户-潜在因子矩阵Q(用户四个tag的关怀喜爱度)和对象-潜在因子矩阵P(对象几个tag的涉嫌包蕴度),用矩阵表示即为:Murano=QP,也是值高者胜。(本算法整理自乐乎上的答应@nick
lee)

查对余弦相似度是为了进入取关、删除、低评价等影响相似度的用户反向行为,也终于对余弦相似度缺点的改良

三,Pearson相关全面是用来度量三个数据集合是或不是在一条线地方,它用来衡量定距变量间的线性关系,公式如下:

二、绝密因子(Latent Factor)算法

一般说来状态下通过以下取值范围判断变量的相关强度:

用户-潜在因子矩阵Q(用户四个tag的关爱喜爱度)和对象-潜在因子矩阵P(对象多少个tag的涉嫌包罗度),用矩阵表示即为:瑞虎=QP,也是值高者胜。

0.8-1.0 极强相关

三、Pearson相关周到

0.6-0.8 强相关

是用来衡量几个数据集合是不是在一条线地点,它用来度量定距变量间的线性关系,公式如下:

0.4-0.6 中等档次有关

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0.2-0.4 弱相关

平时状态下通过以下取值范围判断变量的相关强度:

0.0-0.2 极弱相关或无相关

0.8-1.0极强相关

别的,还有一种自身认为特别有趣的引荐算法,可称之为互动的生态圈型,也正是UGC和官网的联合浮动推荐。近日算法主借使法定来挑交州的,基于其幕后的大数据系统,但用户参加很少,基于用户的social性质,那种生态圈型的算法会成为一种趋势,用户能够活动建立电视台、社区等特性化“文件夹”,进行用户之间的交互推荐,尤其适用于电商、娱乐型产品,Tmall的社区、微淘都存有此类属性。具体的艺术能够是基于用户之间的涉嫌,推荐同类用户的民用“文件夹”;基于对象时期的涉及,推荐含有相同tag的私人住房“文件夹”,鼓励和指点用户进献内容,加强社交属性,增强用户归属感和成就感,增添用户黏性,这种和讯就做得很好,纵然不一定主动推荐介绍,但专为用户开放2个输入,能够触发到或许感兴趣的外人“文件夹”。

0.6-0.8强相关

出现的疑云一:如何幸免推荐的单一化?化解方法能够是引进用户没有拉长或收缩行为下的tag,进行热门推荐、换一组格局的tag。在引进比例上,服从推荐数量为强涉嫌:中等事关:弱关联=4:2:1,。

0.4-0.6中路水平有关

并发的疑云二:如何缓解用户冷运维的难题?消除办法得以是排行榜、热门推荐等,也得以在早期让用户挑选tag和拒绝部分tag,实行开始推荐,在一而再用户作为增多后再进行精细化推荐。

0.2-0.4弱相关

以上是从个人兴趣点出发,仅为拙见。

0.0-0.2极弱相关或无相关

小编:小桥,公众号:乱入花间化绿叶。产品小白一枚,希望由此这种每星期天遍深远思考总计的格局,促进和谐的成人,走出从0到1到不停产品之路

四、其他

本文由 @小桥 原创发布于人们都是成品经营。未经许可,禁止转发。

除此而外上述三类以外,还有一种本人觉得尤其有趣的推荐介绍算法,能够称为互动型的生态圈,也正是UGC和官网的联合浮动推荐。

用户能够自动建立广播台、社区等本性化“文件夹”,进行用户之间的互动推荐,那足以利用于电商、娱乐型产品。

切切实实的法子能够是依据用户之间的关联,推荐同类用户的民用“文件夹”;基于对象时期的关系,推荐含有相同tag的私人住房“文件夹”,鼓励和指引用户奉献内容,抓牢社交属性,增强用户归属感和成就感,扩展用户黏性,那种乐乎就做得很好,尽管不一定主动推荐介绍,但专为用户开放一个进口,能够触发到大概感兴趣的客人“文件夹”。

出现的疑难一:如何防止推荐的单一化?解决格局得以是推荐用户没有提升或减弱行为下的tag,举办热门推荐、换一组格局的tag。在举荐比例上,遵守推荐数量为强涉嫌:中等涉及:弱关联=4:2:1,。

出现的疑问二:如何消除用户冷运行的标题?化解办法得以是排名榜、热门推荐等,也足以在早期让用户挑选tag和拒绝部分tag,举办开始推荐,在此起彼伏用户作为增多后再进行精细化推荐。

上述是从个人兴趣点出发,仅为拙见。小编的民众号是:乱入花间化绿叶,是本身的生存和成长空间,欢迎关心和。

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