阅读器内容推荐算法PP电子APP电子
取其长补其短■◇☆-▲，为新用户和新项目提供有价值的推荐△△。为用户提供相关且多样化的电子书推荐◇◆▲。了解用户的阅读偏好和主题兴趣●…◁。为每个用户生成个性化的推荐列表◇□-▷。用于分析文档集合中的语义关系□◁。这可以有效解决冷启动问题★•，* 基于项目的协同过滤▽▼：寻找与目标用户感兴趣的项目相似的其他项目●-◇，然后推荐这些类似的项目☆=▽◇▷☆。* 用户交互◁-●△▽：收集用户反馈和交互数据（例如评分=◇▼○◆▪、评论）★▽▪●△？
* 引入用户交互数据••◁：利用点击■□、评分•◁•、分享等交互数据•…▲…△，增强模型对用户偏好的理解▷■○▽▷。
个性化模型旨在根据用户的偏好和交互行为□-▽●▼=，为其提供定制化的电子书推荐☆▪▪△●。其构建和应用通常包含以下步骤--：
* 解释性协同过滤◆△★■☆：通过引入可解释性模型或解释机制★…★，增强协同过滤算法的解释性=▷◆-•。
3●□-. 协同过滤技术的应用极大地提升了推荐系统的准确性和用户满意度•○，促进了推荐系统在各行各业的落地和使用•☆◁▷•，对推动数字化转型和个性化服务发展产生了积极影响•▼■●○。
1▲▷▷. 提取内容主题和关键词•○：使用自然语言处理技术•■•△△☆，识别内容中的主要主题和关键词◇▪◁▼，以表征内容的语义信息◁●□○■。
* 语义漂移•●…：随着时间的推移•…，语言会发生变化◁◇●，这可能会导致 LSA 模型的语义漂移◇=▷▲。
3◁★. 主题模型★…◆：使用潜在狄利克雷分配（LDA）或非负矩阵分解（NMF）等技术◇△◆■◆，将文本表示为一组主题的概率分布○▲，揭示文本的潜在主题结构▲◆。
混合推荐算法融合多种算法◆•▪，综合考虑用户的偏好☆-、项目的特征和用户的行为数据•◁◆▪■。
收集到的用户行为数据需要进行深入的分析…◇☆△▲，以提取有价值的信息•☆★。常见的分析技术包括□●▪▷…：
3★○••. 整合隐式反馈信号……▪：收集用户在阅读过程中表现出的隐式反馈信号▪■●◁■，如阅读时长□▪▷☆◁、阅读速度•▷、跳过页面的行为▽▼-▷-，以进一步细化用户画像★□★•◁。
* 语言特征▽▷●▼□=：捕捉电子书中使用的语言特征••…，例如停用词频率□▽▲…、词干和语言模型-☆◇。
* 预测模型训练●…：利用机器学习算法●…▼，训练预测模型◇◇，预测用户对不同内容的点击率●…▲=-、阅读时长•○-▪◆★、收藏率等▪◇△。
- 多模态推荐☆★▽★△-：结合文本…★◁☆、图像•★、音频等多模态信息▽=▪●，提供更加沉浸式的推荐体验▽▲•◆。
用户行为数据收集与分析是至关重要的一个环节••■，- 引入探索性内容◁•…○◆□：推荐用户可能感兴趣但未读过的新内容◇▲•■●，通过收集并分析用户在阅读器上的行为数据●●，* 基于信息论☆☆▪★◁：使用信息增益或互信息等技术来衡量特征的区分度和信息内容▪=●-•。避免重复推荐近期阅读过的内容○▽。发现用户阅读习惯▼△▪、偏好变化和差异性▼□。将用户最感兴趣的内容排在推荐列表的前列▽□◇=-▽。可能会影响个性化模型的准确性▪◇▲○=。* 语义理解■…◁：LSA 能够理解文本的语义•▪-▼★，对于新用户或新项目=☆，
将协同过滤和内容推荐相结合★◁◇☆◆。* 采用多模型集成◁□▷▷：结合多个推荐算法PP电子APP☆△，刺激用户探索新领域◁•。LSA 是一种统计技术-○•◆，LSA 提取文档和术语之间的潜在主题或概念▽▽■，如点击率（CTR）=◇=、停留时间-▪=■▷★、分享率▼▷-。获取用户的社交媒体数据▲▪▷、购买记录□○、评论记录等▽★•…▽★。在电子阅读器内容推荐算法中◁-□●△◁，生成更准确的推荐列表□▷▽★•△。
推荐系统在信息爆炸时代发挥着至关重要的作用◁●★▼★，其目标是向用户推荐他们感兴趣和相关的项目●…★。隐语义模型 (LSA) 是自然语言处理中一种强大的技术★△，通过分析文档之间的语义相似性来发现潜在主题…▷☆▷。本文探讨了 LSA 在推荐系统中的应用▲△▼…◆，重点关注其在电影和文本推荐中的优势和局限性△▷▽。
2◁○■. 构建内容特征向量◆▲：将关键词和主题转化为向量表征★▽■阅读器内容推荐算法，描述内容的主题分布★•◆▽、情感倾向和语言风格-▼••☆。
- 生成式推荐▲▼□：利用语言生成模型…▲，生成个性化的推荐摘要◁▪□、书评等辅助信息■□●○▼。
通过科学合理的用户行为数据收集与分析◆-，电子阅读器可以深入了解用户的阅读需求和兴趣●◁■，并利用这些信息为用户提供更加精准和个性化的推荐内容★•▲=▷•，提升用户的阅读体验和阅读效率…◆◇○◁◁。
2☆•□◁○. 分析交互模式▪□■=：通过聚类或关联分析□=，识别用户的交互模式●…▲，如频繁阅读特定主题▲•◇◇=、反复评分高分内容等▲•▪▪。
3•□…◇★=. 持续优化算法△▼：定期调整模型参数★▪☆□、算法结构••▼…=，并根据评估结果不断改进推荐算法◁☆-▷●，提升用户体验◆•◇-。
以提高模型的泛化能力☆▷-…▼▪。* 考虑用户行为上下文▼•★：根据用户当前的阅读会话◁■▪、浏览历史和设备类型等上下文信息○●□，提高推荐结果的鲁棒性■○•◆▪=。它将文档和术语表示为向量★□△☆•，并推荐该组合中的项目▲■•▼-。这些推荐通常基于用户与其他相似用户的相似度●…▽▲•★，协同过滤算法通过分析用户的历史行为和偏好◇◁▲，* 基于语言模型○▲▪：利用语言模型来捕捉电子书文本的统计分布☆☆▽▪◆◆，综合考虑用户和项目的相似性▪★★••▼，* 内容消费分析△◇■：分析用户阅读的书籍★●、文章▽★=、新闻等内容■△•。
* 内容过滤•-：根据用户的兴趣画像PP电子APP○▽▲●，过滤掉与用户不相关的推荐内容○▽☆□，提高推荐内容的精准性▲●☆=。
3==. 利用内容元数据□▪◇▪•△：整合内容元数据◁☆▲◇△▼，如作者=○、流派△●★△○、出版日期等★★▪…□★，以丰富内容表征并提高推荐准确性▼□…▪-★。
* 可解释性改进▪●▼☆：开发新的技术来解释 LSA 模型的推荐结果○■，增强其透明度和可信度•■▲▽…◁。
* 用户偏好估计•▲▪：用户对电影的评分可以被表示为 LSA 向量◇●■◁，并利用相似性矩阵来预测用户对未评分电影的偏好◆▷。
1▲■●▪▷▲. 协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐系统技术☆▼◇•，通过识别用户之间的相似性•▼，为用户推荐他们可能感兴趣的项目▷☆▼▽•。
* 隐私问题■△◆☆=：个性化模型需要收集用户数据•◁▽▪，这引发了隐私方面的担忧○▲-□。未来▲-=◇=•，探索隐私保护技术▲=▽○=，如差分隐私☆△■◁=◁，对于确保用户隐私至关重要……◇。
* 解释性较弱…◇★◆★•：协同过滤算法难以解释推荐的理由□☆，影响用户对推荐的接受度○-■▷□。
* 皮尔逊相关系数○-□▲★：计算两个特征向量之间相关系数的绝对值▼○•，衡量其线性相关性★○◇。
* 数据匿名化▽○：收集和存储用户行为数据时●★•■■，应采用匿名化技术▽△◆，保护用户的隐私▷▪■▪▼◇。
- 推荐系统透明化○▲▲▷：向用户展示推荐的理由和依据●▼，建立用户对推荐系统的信任▷--。
LSA 是推荐系统中一种强大的工具•☆-◆☆…，它提供了一种语义丰富的语义相似性度量方法☆◇●◁。通过揭示文本中的潜在主题▪☆☆•，LSA 能够生成与用户兴趣高度相关的推荐=△…。虽然存在一些局限性◇-▲•，但研究者正在积极探索改进 LSA 模型的途径▷△□，以提高其准确性▽□=▽▲◇、可扩展性和可解释性▼▪。随着这些进展▪●◇▼△，LSA 有望在未来继续成为推荐系统中的重要技术•-▷开元棋牌·帝国崛起，。
* 归一化折现累积收益（NDCG）○☆▪•：考虑推荐项目的相关性和顺序▼▷▪□，根据用户偏好对推荐结果进行加权○◁•==■。
利用评估指标•…●•■，如准确率■▽□■-☆、召回率▲◆•▼★◇、覆盖率○◁▲▲，评估模型的性能◁•■○，并进行必要的调整△▼-▷□•。
* 日志数据▲•★☆：记录用户在阅读器上的操作◆•，包括浏览记录…◁△▪-□、阅读记录▷◆●、下载记录△■★▲=、搜索记录◆△□▼▷、收藏记录等-▲。
* 冷门项目推荐不足•△…▪▲◇：协同过滤算法倾向于推荐热门项目◆▲…◆，冷门项目可能无法得到充分的曝光■•…。
2••▽. 分析用户行为数据◆▽▪△：追踪用户在电子阅读器上的浏览○-、搜索•□、阅读记录▼◁▲•，以及对内容的评论和评分○▪•■○▪，可以揭示用户对不同类型内容的偏好•▽☆。
2●■△●. 协同过滤算法主要分为用户相似度计算和物品相似度计算两种类型◆★•…◆，通过计算不同用户或物品之间的相似度▼…☆…●○，形成相关矩阵▽▷，以进行个性化推荐□◆●★…=。
协同过滤算法不仅可以利用用户显式反馈（如评分或评论）…-，还可以利用用户隐式反馈（如浏览历史或购买记录）△□▷●■▽及玩法介绍 血染钟楼怎么玩棋牌《血染钟楼 旅行者可以在任意时候加入游戏■◁▽。假如有一名玩家在你刚经完成了设置环节的时候要加入游戏=○•，你可以让他在第一夜闭眼△▽，待第一夜处理完毕之后▷■▪，在第 更多 及玩法介绍 血染钟楼怎么玩棋牌《血染钟楼，。这可以提高推荐的准确性和覆盖率◇☆，为用户提供更全面的推荐列表☆=◆●☆▽。
1▽▼☆■. 构建用户-内容交互矩阵◁○○■：记录用户与电子阅读器上内容的交互-•○••▽，形成用户-内容的交互矩阵☆☆。
* 相关性指标◆○：衡量推荐结果与用户偏好的匹配程度◁☆▷•◇，如精度（Precision）★•▼△、召回率（Recall）•=▼☆•、F1分数=•■●…●。
* 主题识别☆○：LSA 可以识别文档中的潜在主题▷▲☆▷，帮助推荐与用户兴趣相关的相关文档•◆□…▽。
2▪☆•. 潜在语义分析（LSA）•=◇：通过奇异值分解（SVD）将文本降维为一个特征空间▽■○▪•◆，捕捉文本之间的语义相似性○=◇◆•-。
* 设备数据••：收集设备信息◆☆◆◇◇•，如设备类型=★••●、操作系统•☆▲、网络连接状况-▼□★•▲、地理位置等•●▽●。
- 基于用户实时行为的动态推荐●……：根据用户近期阅读行为□◁○★=▷，调整推荐内容的排序和权重▲□◁。
- 多设备同步推荐☆◇△☆▽▼：实现跨设备的推荐一致性…▽◁■，确保用户在不同设备上获得连贯的阅读体验◇▪-■◆☆。
* 过拟合•★：协同过滤算法容易过拟合用户或项目的相似性--•，导致推荐结果过于相似☆•••。
* 发现潜在主题…◇：LSA 揭示了文本中的潜在主题■△◇□▪★，有助于推荐与用户感兴趣的相关项目••■=□。
* 混合推荐•★△■■…：将协同过滤与其他推荐技术相结合◁△△--，综合利用不同技术的优势■▷■▲△□，提升推荐效果○◆▷□●-。
* 处理冷启动问题◁▷☆：通过相似性分析●○▷-■，为新用户和新项目生成推荐▷▷□•☆，有效解决冷启动问题△-▽。
* 数据稀疏性…••◇□▲：用户对项目的评分或行为会存在大量缺失◇●，影响推荐的准确性▼☆。
通过投影◁▷▼△▲△，这比基于关键词或协同过滤的传统方法更准确•■=。其基本原理是利用奇异值分解（SVD）对文本中的词项-文档矩阵进行降维处理☆○◇▲▲，从而确保推荐项目与用户的兴趣高度契合▼•▽。* 基于关联规则的排序•○▼▷：利用关联规则挖掘用户感兴趣的项目组合○◇-□，将基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤相结合■-••，定制推荐策略□○-！
1▲☆□. 定义评估指标•-△●○：明确推荐结果评估指标=■=…-，如准确率△▪▲●◇□、召回率▪•••▽、用户满意度等●▽。
1◁◁○□▲. 基于规则的推荐=▲▼○●：定义明确的规则•◇•●●○，将用户特征与内容属性相匹配•★☆◁=，生成推荐结果◇●◆•。
2▪◆△. 协同过滤技术可以解决推荐系统中的冷启动问题★○，通过分析用户与已知用户的相似性••…☆，为新用户提供个性化推荐▲▷▪◇=。
* 行为模式分析•-●……▷：研究用户的阅读习惯•=，包括阅读时间◁•▽•▼、阅读速度▪○◇••■、阅读时长◁▷•、阅读顺序等★○□■，从中发现用户的阅读模式和特点●=▷…。
1★◆. 确保推荐结果多样性△◆●-▷：通过引入负采样或随机采样机制□■，避免推荐结果过于集中于少数几个主题或内容…◆。
* 参与度指标▪☆◆△●▷：衡量用户与推荐结果的互动情况◆☆，从而为用户提供更加个性化和精准的推荐内容■▲▲。* 数据稀疏性○□◇••：由于用户活动数据的稀疏性-▪▽▲•，Google Play Books 使用混合推荐模型=▽，* 第三方数据▷■：与第三方平台合作★▽□。
- 行为数据收集▽▷○◆◇：记录用户在电子阅读器上的操作日志◁◇-•▪，如阅读时长▲•▷◁▷▽、笔记…★▽、收藏等-△•。
这些特征可用于构建特征向量•☆•，协同过滤算法可以通过分析与新用户或新项目相似的现有用户或项目◆…，1□=. 隐语义模型（LSA）是一种用于文本处理和信息检索的数学模型☆◁▲=■。
排序策略从候选项目集选择最终推荐给用户的项目◆□，影响推荐结果的精度◁•★▷。常用的排序策略包括★▼••●○：
* 构建语义相似性矩阵▼★■：通过将电影描述表示为 LSA 向量▽◆▲，可以计算电影之间的语义相似性☆-。
3▽▼. 利用协同过滤▷△▷◆☆•：基于用户-内容交互矩阵◁◆◇●=，利用协同过滤方法…•■，寻找具有相似兴趣或行为的用户和内容-★◆。
* 用户画像○=☆▪▼：通过分析用户行为数据…★▽□，绘制用户画像●★=▼，了解其阅读习惯和偏好▼○◆●-▪。
- 内容特征抽取◇●--：提取内容的主题○-◆、关键词●◆▪▪○、结构等特征▲=◇，刻画内容的语义信息▲△○▲▽。
- 打破同质化内容推荐□●▷◆▽○：避免推荐过于相似的内容□•▲，确保推荐内容的广度和多样性○●☆▷。
满足用户的个性化需求-△▲△◆☆。这些主题揭示了集合中的语义结构--□◆◁。内容特征提取是从电子书文本中提取能反映其主题▷▪◇▼▲、风格和语义相似性的特征•●。作为相似性计算的基础□=★=。其核心思想是寻找与目标用户相似兴趣的其他用户▼◆△-，从而提取出文本中的潜在语义信息□=☆•=☆。* 个性化推荐■☆▷◆○：根据用户的行为和偏好定制推荐列表-★▪☆☆•，调整推荐结果的时间权重■▪=•◆，为目标用户推荐潜在的感兴趣项目☆•■。* 基于主题模型△◇△▼：使用隐含狄利克雷分配（LDA）或潜在语义分析（LSA）等主题模型来发现电子书文本中的潜在主题和特征-★▲○？
* 用户反馈□□▪▪=◆：收集用户对推荐结果的显式或隐式反馈（如点击▲◆、评分•△□■•、分享）=…□。
协同过滤算法基于用户的相似性或项目之间的相似性•▪•▪●■，推荐用户可能喜欢的项目▷▼。
* 文档相似度计算◁△：通过将文档表示为 LSA 向量▼◁，可以度量文档之间的相似度▷◁▲。
- 实时的行为反馈●◆□▼▲◁：监测用户的即时反馈•■◁▲○=，如点击率★▼▪、转化率■…=★○，及时调整推荐策略▪•◆▽。
2◆▪□○. 关注内容的新鲜度▼…：定期更新推荐算法中的内容库▼▪•△○，引入新的和流行的内容-○◇，满足用户的探索需求PP电子APP◆◁▷•。
* 隐因子模型□◁•△：引入隐因子●-◁☆•-，挖掘用户和项目之间的潜在特征■◇，提升推荐的准确性◁□▼•△-。
- 用户画像技术★★：构建用户兴趣模型▪…•★，精准识别用户偏好…■，为个性化推荐提供基础★•▲=■。
1…■■□-▲. 词袋模型（BoW）和TF-IDF○•■：将文本表示为一个包含单词及其频率的向量■=□★，使用逆文档频率（TF-IDF）权重来强调区分性单词◁●-★。
3☆△●. LSA模型具有词义消歧▪•、文本相似度计算●■○◆△▲、主题提取等功能…□◆□，在推荐系统中▲■■▪▲，它可以利用文本内容信息来挖掘用户兴趣和推荐相关内容□△。
* 兴趣画像构建◁■▽◆◁：基于用户的行为数据□▽=▷◇◁，构建用户的兴趣画像□…☆★▷，识别用户的兴趣标签和关注领域▲▷。
1■☆▷. 协同过滤技术在推荐系统中扮演着重要角色▽◇，通过利用用户历史行为数据▽◇▪◆□▷，识别用户之间的兴趣相似性…▷◁☆，为用户推荐符合其偏好和兴趣的物品▷◇△。
* 基于马尔可夫链的排序△○：模拟用户行为序列◁□，并推荐用户可能在下一个行为中访问的项目★•◇=。
* 调整模型参数○□：对模型的超参数进行调优◇△●◇-…，如学习率●★▷■、正则化项☆▪☆◇、嵌入维度☆●◇△□。
1=★▪▲★▽. 跟踪用户在电子阅读器上的操作•▼，如书本浏览▼-●…、阅读时间◆▽=、划线•=▪◆. 分析用户行为模式•▽○•=，识别用户偏好▷■◇=、阅读习惯和兴趣点◆•◆。
* 日志分析▷○◁：分析用户行为日志◆★◁，提取与推荐相关的信息▲=-，如CTR△☆=▼、停留时间-●▼▷▷。
* 计算复杂度低-★★：协同过滤算法通常计算复杂度较低□◆■▪☆▲，适合于大规模数据处理▽=▪◆。
在用户行为数据收集与分析过程中◆■，数据安全与隐私保护尤为重要☆○☆▽○，需要遵守以下原则○▪▽★：
* 多模态融合★▲◁◇：将 LSA 与其他模式▼△，如视觉或音频特征▼•，相结合•▪▼☆，以提高推荐的准确性■▷☆。
亚马逊 Kindle 使用协同过滤和内容推荐模型•☆◆★◁，为用户提供个性化的电子书推荐◆★△-。该模型基于用户购买记录和浏览历史▷●▼，生成个性化的阅读列表▪•◆■◁▽。此外▲○△▷，亚马逊还使用用户反馈数据•▼▼，持续优化其推荐算法-•…。
3★◆. 协同过滤技术具有较高的准确性和灵活性□=○○，可以有效克服冷启动问题▷•-☆○，广泛应用于电子商务◇-、社交网络■▪■◁•、流媒体平台等领域★=◇。
* 基于用户的协同过滤★★-=…▷：寻找与目标用户行为模式相似的其他用户▷••●，然后推荐这些用户评分较高或喜爱的项目◁…△▷▲=。
- 内容质量评估…○▷■：通过用户反馈★▽▽◆、编辑评分等方式☆▽△，过滤低质量内容▲□☆••，保证推荐内容的信誉度☆□•◆■●PP电子APP电子。
2◇•. 采用离线和在线评估方法◁○：结合离线数据分析和在线A/B测试◆-□，全面评估推荐算法的性能▲=●。
最佳的相似性度量取决于电子书内容的特征和推荐算法的特定目标◆□。在实践中•…，通常使用多种相似性度量相结合■……•，以提高推荐结果的稳健性和准确性◁☆●。
* 语义相似性-■▲★▷：考虑同一概念或实体的不同表达方式◇△◇○，例如同义词和上下位词•●▷。
* 协同过滤-=▷△★：基于用户之间的相似性▪□▼，向用户推荐与其他相似用户喜欢的书籍或文章○••▽◁。
2▷●▼-. 基于协同过滤的推荐▪△：利用用户-内容交互数据▼★●•，寻找与目标用户兴趣相似的用户■▷△，并推荐这些用户阅读过的内容•◁。
2•■□==★. LSA通过建立词项和文档之间的关联矩阵■△◁□▼，将高维的文本特征空间投影到低维的语义空间中-■•，在这个低维语义空间中○…，语义相近的词项和文档会聚类在一起-…•。
协同过滤是一种基于用户行为和偏好进行推荐的算法技术●•◆。然后根据他们的历史行为和偏好▽◁•，来生成推荐列表-▼■。该模型利用用户阅读历史-△…▪●、搜索查询和书评等数据○=，* 个性化排序▪○：根据用户的阅读偏好和互动行为■◁■■•，并从中提取特征◁□。
* 时效性…△■：对于动态更新的电子书内容◆●■，需要考虑时效性因素•◇★▲，确保推荐算法能够捕捉最新的变化•●▼•◁。
- 行为模式建模▼-△■：分析用户行为序列▽●…▽，协同过滤算法可以分为两类◇◁▽▪•○：3◆□☆○★. 考虑用户阅读历史▼△◆●•：基于用户阅读历史▽▪=，可以了解用户的阅读习惯-◇■•☆、偏好和兴趣▲★■□▷▽，* 特征工程•=：提取更具代表性和区分性的用户和项目特征=□▲，并利用奇异值分解 (SVD) 技术将高维向量空间投影到低维语义空间…★△。以个性化相似性计算并提高推荐准确性•=-。对推荐内容进行个性化排序▽▼◁△▪=。
个性化模型不断发展◆=●▪○，随着机器学习和深度学习技术的发展□□□，未来将进一步提高推荐的准确性和相关性▷△★。探索多模态数据融合▼★▽◇▷、图神经网络等新技术★■▽○…，将为更个性化和沉浸式的阅读体验开辟新的可能性★○▽…=★。
* 交叉验证▪☆：将数据集划分为训练集和测试集-★□▽■，在训练集上训练模型…▪，在测试集上进行评估△●。
1△-▲=. 提取用户基本信息-•□-★：如性别○◁○◁◆、年龄★•、职业○▽……□、教育程度等•=，这些特征有助于识别用户的一般偏好和兴趣领域★…▷▷△▪。
- 推荐模型选择△…▽•：根据推荐目标和数据分布…▷，选择合适的推荐算法•◆◁▽◆，如协同过滤◁-▷▽●、基于内容的推荐▽•、深度学习模型等■■◁◇▽。
个性化模型在电子阅读器中发挥着至关重要的作用=□▪□○，为用户提供个性化的电子书推荐体验-△：
* 噪音数据▪▼：LSA 容易受到噪音数据的影响□★，这可能会降低模型的准确性○■○•▲=。
* 余弦相似度▲▼▪▪：计算两个特征向量之间的夹角余弦值▲▪▷••，衡量其方向上的相似性◇▽○…▲■。
* 欧几里得距离▽○▪■：计算两个特征向量之间的欧式距离•▪，衡量其特征空间中的相似性◆▼•●•○。
