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 ...
一 全链路精准预估技术: 参考: https: arxiv.org abs . 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: 召回 gt 粗排 gt 精排 gt 展现 gt 点击 gt 转化 gt 复购 样本选择偏差 Sample Selection Bias, SSB 问题。后一阶段的模型基于上一阶段的采样后的样本子集进行训练,但是最终是在全样本空间进行推理,这带来了严 ...
2018-08-01 13:44 0 1063 推荐指数:
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 ...
http://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE算法的理解/ tranE是在模型中嵌入知识图谱等三元组类的一个方法,就像是句子利用词典嵌入一样。 ...
一种nb算法,可以求出数列的递推式。 具体过程是这样的。 我们先假设它有一个递推式,然后按位去算他的值。 这是我们算出了f[i]应当是多少,但是f[i]有可能不是我们算出的值,所以我们记录一个delta,为我们算出的值减去f[i]的结果。 然后查看一下之前有没有出过锅 ...
一.理论准备 为了学习网络流,先水一道spfa。 SPFA算法是1994年西南交通大学段凡丁提出,只要最短路径存在,SPFA算法必定能求出最小值,SPFA对Bellman-Ford算法优化的关键之处在于意识到:只有那些在前一遍松弛中改变了距离估计值的点 ...
vibe算法是采用领域像素来创建背景模型,通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景。 模型的工作原理 背景像素样本(该点过去的像素和其领域的像素)的选取:邻域点选取采用8邻域方法随机选取。用v(x)表示图像中x处的像素在给定的欧几里得颜色空间所取得值,每个背景像素x由N个背景样本值集合来建模 ...
最近突发奇想,到B站上看qscqesze神犇的每周算法讲堂,于是便学习了分块这个算法。 分块是一个很暴力的算法,按照某大神的说法,一般的区间问题都可以用他来解决,没有100分也有80分(一般会有80分,运气好有100分)。 分块是一个很暴力的算法,它可以完成几乎所有区间更新和区间查询 ...
LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm,在正式介绍该算法之前,我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先,我们从LM算法的开篇之作(Levenberg于1944年发表)开始。 A method for the solution ...
智能推荐算法总的来说分为两种:基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。 基于内容的推荐算法: 根据内容的相似度(静态的东西)进行推荐,内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置,关注等进行相似内容推荐。 协同过滤推荐算法: 根据动态信息来进行推荐 ...