“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文 ...

个性化推荐系统评价有两个重要指标，一个是召回率一个是准确率。召回率就是：召回率=提取正确信息条数/样本中信息条数。准确率就是：准确率=提取出正确信息条数/提取信息条数。召回率大小直接影响准确率，直接影响机器学习模型、深度学习模型线上效果。 模型实时计算第一步是模型上线 ...

在广告领域，预测用户点击率（Click Through Rate，简称CTR）领域近年也有大量关于深度学习方面的研究，仅这两年就出现了不少于二十多种方法 本文就近几年CTR预估领域中学术界的经典方法进行探究， 并比较各自之间模型设计的初衷和各自优缺点。 通过十种不同CTR深度模型的比较 ...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 [一、前言](javascript:😉 二、深度学习模型 [1. Factorization-machine（FM）](javascript:😉 [FM ...

/ 展示的次数 Impression）。本文主要讨论的是上下文广告的点击率预估问题。即，给定一个网页 p ...

转载自：https://www.jianshu.com/p/1fd2b97fc765 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lUP2BehOh7KczR3WRnOqFw 爱奇艺推荐系统介绍 我们的推荐系统主要分为两个阶段，召回阶段和排序阶段 ...

基于内容的推荐引擎是怎么工作的 基于内容的推荐系统，正如你的朋友和同事预期的那样，会考虑商品的实际属性，比如商品描述，商品名，价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统，然后现在有人拿枪指着你的头，强迫你在三十秒之内描述出来，你可能会描述这样一个 ...

目前，推荐系统广泛应用于电商、信息流和地图。工业级推荐系统架构一般以召回+推荐作为大框架。其中，以算法区分，如下图所示。 离线/线上指标如下图所示： 个性化召回算法是根据用户的属性行为上下文等信息从物品全集中选取其感兴趣的物品作为候选集，召回决定了最终推荐结果的天花板。 个性化召回分为 ...