逻辑回归（LR） 在介绍FM系列之前，我想首先简单介绍一下逻辑回归。通常来说，逻辑回归模型能够综合利用更多的信息，如用户、物品、上下文等多种不同的特征，生成更为全面的结果。另外，逻辑回归将推荐问题看成一个分类问题。通过预测正样本的概率对物品进行排序，这里的正样本可以是用户观看了某个视频，也可以是 ...

前言：主要记录，在推荐系统利用FFM模型，进行CTR预估的时候，离散化特征需要嵌入，field之间的特征交叉是怎么计算的？记录了数据流动的每一个过程。 FMM是在FM的基础上改进的，理论部分未作过多解释。（内容有不足之处，请大家指正批评） 参考：github：pytorch-fm 一、公式 ...

epoll是什么呢?,epoll是IO模型中的一种,属于多路复用IO模型; 到这里你应该想到了,select,的确select也是一种多路复用的IO模型,但是其单个select最多只能同时处理1024个socket,效率实在算不上高,这时候epoll来救场了! 一.程序阻塞过程分析 ...

推荐系统测评 实验方法 离线实验：准备训练数据测试数据并评估； 用户调查：问卷方式、和用户满意度调查 在线实验：AB测试：AB测试是一种很常用的在线评测算法的实验 ...

推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别： 根据目标用户的不同，可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性，可划分为基于人口统计 ...

前言 我们知道nginx的效率非常高,能处理上万级的并发,其之所以高效离不开epoll的支持, epoll是什么呢?,epoll是IO模型中的一种,属于多路复用IO模型; 到这里你应该想到了,select,的确select也是一种多路复用的IO模型,但是其单个select最多只能同时处理 ...

什么是FM模型 FM英文全称是“Factorization Machine”，简称FM模型，中文名“因子分解机”。 FM模型其实有些年头了，是2010年由Rendle提出的，但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用，其实也就是最近几年的事。 FM模型 原理 ...

用户发现 对于只用itemCF的系统，需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢，答案就是离线更新用户 ...