原文:推荐系统(CTR领域)实战入门指南

CTR经典模型如:FM,FFM,Wide amp Deep,建议自己去复现一个完整的通用模型 先从pytorch版本入手 后期考虑tensorflow ,从kaggle上找实际的比赛 github推荐: https: github.com mJackie RecSys CTR相关资料汇总 https: github.com duboya CTR Prediction tree c ec d eb ...

2020-12-02 10:08 0 413 推荐指数:

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推荐系统 - CTR预估

Click-Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising 问题描述 互联网广告有多种形式,包括展示广告、竞价排名 ...

Mon May 14 00:49:00 CST 2018 0 2546
推荐系统CTR预估-PNN模型解析

原论文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.001 ...

Thu Jul 04 05:35:00 CST 2019 2 1255
推荐系统CTR预估-FM算法解析

原文:Factorization Machines 地址:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.393.8529&rep=rep1&type=pdf 一、问题由来    在计算广告和推荐系统中 ...

Thu Jul 11 01:48:00 CST 2019 0 945
推荐系统(7)—— CTR 预估算法综述

1、Factorization Machines(FM)   FM主要目标是:解决大规模稀疏数据下的特征组合问题。根据paper的描述,FM有一下三个优点: 可以在非常稀疏的数据中进行合理的 ...

Thu May 13 21:38:00 CST 2021 0 2604
(读论文)推荐系统ctr预估-NFM模型解析

本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构)。NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&am ...

Tue Jul 30 17:22:00 CST 2019 0 1201
推荐系统实战(二) —— FM

因子分解机系列--FM 1.FM背景 FM (Factorization Machine) 主要是为了解决数据稀疏的情况下,特征怎样组合的问题。目前主要应用于CTR预估以及推荐系统中的概率计算。下图是一个广告分类的问题,根据用户和广告位相关的特征,预测用户是否点击了广告。图片来源,详见参考 ...

Tue May 14 23:59:00 CST 2019 3 928
推荐系统实战

推荐算法:基于特征的推荐算法 推荐算法准确度度量公式: 其中,R(u)表示对用户推荐的N个物品,T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。 集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式): Jaccard公式: 其中,N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。 余弦相似度公式 ...

Wed Sep 26 20:02:00 CST 2012 3 11256
 
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