推荐系统中最重要的两部分是特征和模型,早期模型上没有很大突破的时候,人工特征工程是推荐系统发展的主要方向。在这里我总结一下做特征工程的思路和不同特征的处理方式。 1. 创造特征的思路 业务背景特征 在推荐系统中猜测用户是否点击内容,可以仔细分析用户从打开手机到看到推荐内容的整个过程中 ...
常见的id类特征有用户特征user id,物品特征item id等,通常来说这类特征都是人为按顺序编码的特征,并不能反映用户或者物品的自然属性特征。但是在很多推荐相关的文章,都有提到使用这类特征,而且似乎还非常重要,并且除了推荐系统,在计算广告 反欺诈风控模型里都有成功的案例。这是为什么呢 一 ID类特征为什么会有用 加入id类特征,比如用户的id,相当于特征里多了一个独有的用户id,那么这里的其 ...
2021-01-30 21:15 0 806 推荐指数:
推荐系统中最重要的两部分是特征和模型,早期模型上没有很大突破的时候,人工特征工程是推荐系统发展的主要方向。在这里我总结一下做特征工程的思路和不同特征的处理方式。 1. 创造特征的思路 业务背景特征 在推荐系统中猜测用户是否点击内容,可以仔细分析用户从打开手机到看到推荐内容的整个过程中 ...
在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大 ...
在一口气看完项亮老师的《推荐系统实践》后,又花费几天看完了王喆老师的《深度学习推荐系统》,虽然学过一门深度学习的课,但是直接看推荐系统的深度学习还是有点不懂的(手动狗头×)。在上一篇的协同过滤后,这一篇来记录协同过滤后推荐系统的发展,也就是特征工程。 (图片有点大,可右键点击查看) 推荐系统 ...
一、前述 根据前文中架构,本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归,所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 用户行为表(日志) 用户历史下载表 商品词表(商品的基本特征 ...
转载 在信息泛滥的时代,如何快速高效地萃取出有价值信息成为人们的当务之急,传统的 推荐系统由此应运而生;而在诸多领域硕果累累的 深度学习也被应用于推荐系统,为后者注入新的动力。机器之心编译的这篇论文,对深度学习在推荐系统中的应用现状作了综述性调研,以期进一步推动推荐系统研究的进展 ...
今天这篇文章向大家推荐14款非常有用的 CSS 网格系统生成工具,它们能够帮助你构建适合你网站项目的 CSS 网格系统。一个系统化、结构合理的布局使得能够更快更轻松的组织网站的内容。网格系统为网页设计师们提供了一种快速构造网页内容布局的方法,帮助设计师们节省了大量的时间和精力。 1. ...
一直对图像有浓厚的兴趣,最近在关注:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map 之后 ...
一直对图像很感兴趣,最近在关注一个问题:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map ...