推荐算法之E&E
一、定义 E&E就是探索（explore）和利用（exploit)。 Exploit：基于已知最好策略，开发利用已知具有较高回报的item（贪婪、短期回报），对于推荐来讲就是用户已经发现的兴趣，继续加以利用推荐。 优点：充分利用高回报item。 缺点：容易陷入局部最优，可能错过 ...
原文：探索与利用(Explore and exploit) E&E
点击率预测中还有一个重要的问题，就是探索与利用，它在工程中解决的并不好，我这章把现在论文中的常见的几种方法介绍一下。探索与利用它是所有互联网应用都要面对的一个问题，形式化一些，可以解释为：整体的效果是无法通过采样得到的，因为观察到的数据只是投放过的广告，而很多还没有投放的广告，想得到它们的效果，就很困难。 计算广告领域的探索与利用要解决的问题是：因为长尾 a,u,c 组合极大部分在系统中并没有出现 ...
2015-11-17 18:27 0 6921 推荐指数：
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