推荐算法之Thompson(汤普森)采样
如果想理解汤普森采样算法，就必须先熟悉了解贝塔分布。 一、Beta(贝塔)分布 Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族，它有两个正值参数，称为形状参数，一般用α和β表示，Beta分布的概率密度函数形式如下： 这里的Γ表示gamma函数。 Beta分布的均值 ...
原文：推荐算法之加权采样
一 应用场景 在基于用户兴趣召回物品时，每个用户都有兴趣标签，有时候可能兴趣标签非常多，每一个标签都有计算出来的权重，从高到底进行排序。在进行推荐的时候，我们到底基于哪些兴趣标签进行推荐呢，只选取topN的吗，还是全部 如果只选取topN的，那每次推荐结果都比较相似，而且权重低的兴趣标签似乎得不到推荐 如果按照全部标签进行推荐，可能计算量会非常大。 这个时候可以加权采样方式筛选用户的兴趣标签，每次 ...
2019-07-23 11:32 0 985 推荐指数：
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