用户推荐和话题推荐是SNS的重要课题,效果的好坏是社交网站的区别指标之一,直接关系到用户体验,甚至是SNS的活力。国内的一些社交网站,比如新浪微博等,在功能上和UI上做的已经达到国际一流,然而,在推荐算法方面,仍有相当距离。推荐算法属于SNS的内功,对于SNS的用户体验的作用,和搜索算法对搜索网 ...
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2019-07-26 00:18 0 1044 推荐指数:
用户推荐和话题推荐是SNS的重要课题,效果的好坏是社交网站的区别指标之一,直接关系到用户体验,甚至是SNS的活力。国内的一些社交网站,比如新浪微博等,在功能上和UI上做的已经达到国际一流,然而,在推荐算法方面,仍有相当距离。推荐算法属于SNS的内功,对于SNS的用户体验的作用,和搜索算法对搜索网 ...
常见的多模型融合算法 多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处?这里总结一些常见的融合方法: 1. 线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按 ...
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y。而用户是否点击广告这个问题是一个经典的掷偏心硬币(二分类)问题,因此CTR模型的因变量显然应该 ...
[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/25/2655815.html,转载请注明出处] Facebook的新朋友关系中有92%来自于朋友的朋友(FOFs), 来自于Facebook的数据科学家Lars ...
。我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文。 说到推荐、广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它 ...
模型的建立相当于从行为数据中提取特征,给用户和物品同时打上“标签” 有显性特征时,我们可以直接匹配做出推荐 没有时,可以根据已有的偏好数据,去发掘出隐藏的特征,这需要用到隐语义模型(LFM) 一、隐语义模型(LFM Latent Factor Mode) 基于样本的用户偏好信息,训练 ...
最近在帮一初创app写推荐系统,顺便学习一波用户兴趣高速检索的冠军算法。 写总结前贴出冠军代码的git地址:https://github.com/ChuanyuXue/CIKM-2019-AnalytiCup 该算法分三步:基于Apririo的item_CF、特征提取、排序。 先看第一步 ...
最近在为机器学习结合推荐算法的优化方法和数据来源想办法。抱着学习的态度继续解读19-AnalytiCup的冠军源码。 第一部分itemcf解读的连接:https://www.cnblogs.com/missouter/p/12701875.html 第二、三部分主要是特征提取和排序。在这篇博客 ...