原文:推荐系统算法

方法: .强化学习 用户是否点击一系列广告可以看成是一个序列过程,那么推荐广告就是一个序列决策过程。那么是否可以用强化学习来实现广告推荐。基本模型为:Deep Q learning和LSTM的组合 强化学习的好处是: a 在线学习。对于新用户,我们不知道他的喜好,通过不断的推荐后,我们能大概摸索出用户的喜好,也就是说,我们对于用户的embedding是根据用户的使用情况不断变换和适应的,避免了固定 ...

2018-04-16 23:11 0 1849 推荐指数:

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推荐系统算法

1、基于人口统计学的推荐 用户画像 2、基于内容的推荐 相似度计算 基于内容的推荐算法 基于内容推荐系统的高层次结构 特征工程 数值型特征处理 归一化 离散化 类别型特征处理 时间型特征处理 ...

Wed Feb 10 00:36:00 CST 2021 0 285
推荐系统的常用算法

原文链接:https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 参考回答: 推荐算法: 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐 ...

Mon Sep 28 22:23:00 CST 2020 0 1049
推荐系统常用算法

一、基于内容推荐 基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中,项目 ...

Sat Feb 23 19:25:00 CST 2019 0 3044
推荐算法推荐系统--1 LR模型

1. LR介绍   逻辑回归(logistics regression)作为广义线性模型的一种,它的假设是因变量y服从伯努利分布。那么在点击率预估这个问题上,“点击”这个事件是否发生就是模型的因变量 ...

Thu Mar 17 08:09:00 CST 2022 0 1489
推荐系统打散算法--权重

继上一篇轮询打散算法后,本文主要介绍推荐的另一种打散算法,权重打散算法,该算法适用较多维度打散的一种算法,主要的思路大体为,约定按照一类对象的某几个属性,针对特定的某一个属性,对不同的值对应不同的权重,求当前对象计权属性下值对应的权重和,然后降序输出对象。如:对于推荐商品自营商品和非自营商品权重 ...

Thu Jul 29 18:39:00 CST 2021 0 189
推荐系统相关算法(1):SVD

的方法要准上许多,并且也不算复杂的算法。 SVD(Singular Value Decompo ...

Mon May 07 04:49:00 CST 2012 36 48621
推荐系统的常用算法概述

  前一阵子准备毕业论文的开题,一直在看推荐系统相关的论文。对推荐系统有了一个更加清晰和理性的认识,也对推荐算法有了深入了解。借此机会总结分享一下,大家多多拍砖。 推荐系统的出现   随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选 ...

Sat Feb 04 21:19:00 CST 2012 15 80764
 
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