一般的異常偵測 (Anomaly Detection) 系統中，最基礎的就是用靜態閾值 (Static Threshold) 來作為判斷異常的基準，如記憶體使用率超過 85%、硬碟使用量超過 90% 等，但時常需要有經驗的人提供一個「看起來合理的範圍」。本篇是由 NASA 噴射推進實驗室所發表的 paper，示範了他們使用的動態閾值的方法 (Dynamic Threshold)。 如果用在產品中的話，應該可以在說明中加上一行告示「本系統包含 NASA 噴射推進實驗室之技術」

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這是我第一次嘗試的系列，因為我工作上也是做推薦系統相關，讀到這篇覺得有很多地方的想法很有趣與實用，因此嘗試寫一篇來介紹。 這篇是 Airbnb 八月底在 KDD 2018 發表熱騰騰的 paper，他們試圖建立使用者與房間的 embedding，以此作為搜尋排序的基準。

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