1.Swing算法介绍 Swing算法原理比较简单,是阿里早期使用到的一种召回算法,在阿里多个业务被验证过非常有效的一种召回方式,它认为 user-item-user 的结构比 itemCF 的单边结构更稳定。 为了衡量物品i">ii和j">jj的相似性,考察都购买了物品 ...
召回 amp 召回算法 recall https: developers.google.com machine learning crash course classification precision and recall hl zh cn https: developers.google.cn machine learning crash course classification chec ...
2020-05-12 11:17 1 768 推荐指数:
1.Swing算法介绍 Swing算法原理比较简单,是阿里早期使用到的一种召回算法,在阿里多个业务被验证过非常有效的一种召回方式,它认为 user-item-user 的结构比 itemCF 的单边结构更稳定。 为了衡量物品i">ii和j">jj的相似性,考察都购买了物品 ...
广告召回现状 现有的广告召回模型一般会分两步: 1. 首先用一个双塔模型去学习user embedding 和 ad embedding 2. 然后对于每个user embedding,用诸如HNSW、ball tree等方法召回相似向量 缺点:模型训练和向量召回是分离的,召回无法反馈 ...
的历史评分向用户召回电影候选集。 UserCF 基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤。 (1 ...
LFM算法核心思想是通过隐含特征(latent factor)联系用户兴趣和物品,找出潜在的主题和分类。LFM(latent factor model)通过如下公式计算用户u对物品i的兴趣: \[Preference(u,i) = r_{ui} = {p_u}^T q_i = \sum_ ...
将用户行为表示为二分图模型。假设给用户\(u\)进行个性化推荐,要计算所有节点相对于用户\(u\)的相关度,则PersonalRank从用户\(u\)对应的节点开始游走,每到一个节点都以\(1-d\) ...
ContentBased算法的思想非常简单:根据用户过去喜欢的物品(本文统称为 item),为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。而关键就在于这里的物品相似性的度量,这才是算法运用过程中的核心。 CB的过程一般包括以下三步: 物品表示(Item Representation):为每个item抽取 ...
精准率和召回率是两个不同的评价指标,很多时候它们之间存在着差异,具体在使用的时候如何解读精准率和召回率,应该视具体使用场景而定 有些场景,人们可能更注重精准率,如股票预测系统,我们定义股票升为1,股票降为0,我们更关心的是未来升的股票的比例,而在另外一些场景中,人们更加注重召回率,如癌症 ...