因子分解機系列--FM 1.FM背景 FM (Factorization Machine) 主要是為了解決數據稀疏的情況下，特征怎樣組合的問題。目前主要應用於CTR預估以及推薦系統中的概率計算。下圖是一個廣告分類的問題，根據用戶和廣告位相關的特征，預測用戶是否點擊了廣告。圖片來源，詳見參考 ...

推薦系統實戰 Recommender Systems 推薦系統廣泛應用於工業領域，在日常生活中無處不在。這些系統被用於許多領域，如在線購物網站（例如。，亞馬遜網站)音樂/電影服務網站（如Netflix和Spotify）、移動應用程序商店（如IOS應用程序商店和google play）、在線廣告 ...

基礎架構 推薦系統要解決什么問題？ 在信息過載的情況下，用戶如何高效獲取感知的信息，即學習\(score(user,item,context)\) 推薦系統的技術架構 數據 數據入口：客戶端服務器端實時數據，流處理平台准實時數據，大數據平台離線數據 ...

本文是筆者閱讀《推薦系統實戰》后的一篇讀書筆記，包括了筆者的一部分淺顯思考。書質量非常不錯，有問題歡迎指正！ 什么是好的推薦系統 推薦系統一般有兩種：一種是預測用戶評分，另外是給出TopN，但后者會更頻繁更有用。因為預測分數並不能怎么樣。“重點是他看了，而不是評價”。下面都以TopN為主 ...

一、概述 https://blog.csdn.net/springtostring/article/details/108157070 FM模型善於挖掘二階特征交叉關系，而神經網絡DN ...

自己的數據集 2. 使用不同的推薦算法進行建模比較 推薦系統--不同電影之間 ...

推薦系統核心任務是排序，從線上服務角度看，就是將數據從給定集合中數據選擇出來，選出后根據一定規則策略方法 進行排序。 線上服務要根據一定規則進行架構設計，架構設計是什么？每一次權衡取舍都是設計，設計需要理解需求、深入理解需 求基礎上做權衡取舍。復雜系統架構需要 ...

寫在前面 一直不知道這個專欄該如何開始寫，思來想去，還是暫時把自己對這個項目的一些想法 和大家分享 的形式來展現。有什么問題，歡迎大家一起留言討論。 這個項目的源代碼是在https://github ...