因子分解机系列--FM 1.FM背景 FM (Factorization Machine) 主要是为了解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。目前主要应用于CTR预估以及推荐系统中的概率计算。下图是一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。图片来源，详见参考 ...

推荐系统实战 Recommender Systems 推荐系统广泛应用于工业领域，在日常生活中无处不在。这些系统被用于许多领域，如在线购物网站（例如。，亚马逊网站)音乐/电影服务网站（如Netflix和Spotify）、移动应用程序商店（如IOS应用程序商店和google play）、在线广告 ...

基础架构 推荐系统要解决什么问题？ 在信息过载的情况下，用户如何高效获取感知的信息，即学习\(score(user,item,context)\) 推荐系统的技术架构 数据 数据入口：客户端服务器端实时数据，流处理平台准实时数据，大数据平台离线数据 ...

本文是笔者阅读《推荐系统实战》后的一篇读书笔记，包括了笔者的一部分浅显思考。书质量非常不错，有问题欢迎指正！ 什么是好的推荐系统 推荐系统一般有两种：一种是预测用户评分，另外是给出TopN，但后者会更频繁更有用。因为预测分数并不能怎么样。“重点是他看了，而不是评价”。下面都以TopN为主 ...

一、概述 https://blog.csdn.net/springtostring/article/details/108157070 FM模型善于挖掘二阶特征交叉关系，而神经网络DN ...

自己的数据集 2. 使用不同的推荐算法进行建模比较 推荐系统--不同电影之间 ...

推荐系统核心任务是排序，从线上服务角度看，就是将数据从给定集合中数据选择出来，选出后根据一定规则策略方法 进行排序。 线上服务要根据一定规则进行架构设计，架构设计是什么？每一次权衡取舍都是设计，设计需要理解需求、深入理解需 求基础上做权衡取舍。复杂系统架构需要 ...

写在前面 一直不知道这个专栏该如何开始写，思来想去，还是暂时把自己对这个项目的一些想法 和大家分享 的形式来展现。有什么问题，欢迎大家一起留言讨论。 这个项目的源代码是在https://github ...