推荐算法学习笔记
一、全链路精准预估技术： 参考： https://arxiv.org/abs/1804.07931 传统的多阶段建模在实际中存在SSB和DS问题： 多阶段模型的样本漏斗： 召 ...
原文：Python推荐算法学习1
.闵可夫斯基距离：计算用户相似度 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离。 其中r越大，单个维度差值大小会对整体产生更大的影响。这个很好理解，假设当r 时一个正方形对角线长度，永远是r 时正方体对角线的投影，因此r越大，单个维度差异会有更大影响。 所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一 我们在对一个新用户进行推荐时，可以计算在同等维度下其他用户的闵可夫斯基距离。这种海量数据的 ...
2018-02-04 15:35 1 4941 推荐指数：
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