这篇发表于2020 WWW 上的会议论文，提出一种MNS方式的负样本采样方法。众所周知，MF方法难以解决冷启动问题，于是进化出双塔模型，但是以双塔模型为基础的召回模型的好坏十分依赖负样本的选取。为了解决Batch内负样本带来的选择性偏差问题，本文提出MNS方法融合了批采样和均匀采样。实验表明，配合这种负样本的采样的双塔模型的召回能力得到了明显提升。 1. 贡献 本文提出一种新颖的负

概述 阿里云消息服务（Message Service）是一种高效、可靠、安全、便捷、可弹性扩展的分布式消息服务。MNS能够帮助应用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据、通知消息，构建松耦合系统。本文主要介绍基于Java 语言实现Queue的创建、删除以及消息的发送及接受的Rest API操作。 签名验证工具 如果在使用过程中因为签名问题一直无法通过，建议直接使用签名验证工具进行快速

概述 近期因为阿里云MNS计费模式调整，很多用户之前创建的实例，因为之前每个区域都有一个实例免费的额度，所以不使用也不会收费。但是最近计费调整后不再提供单个区域一个实例的免费额度，所以出现了很多计费的问题。下面主要针对这个问题介绍具体的处理流程。 说明 MNS 的新版计费模型于2018年12月6日开始分批灰度，截止2019年3月19日 Topic 计费部分已全部发布完成，Queue 计费部分