推薦系統（14）—— 快手推薦精排模型的發展史
1、參數個性化 CTR 模型 - PPNet 2019 年之前，快手 App 主要以雙列的瀑布流玩法為主，用戶同視頻的交互與點擊，觀看雙階段來區分。在這種形式下， CTR 預估模型變得尤為關鍵，因為它將直接決定用戶是否願意點擊展示給他們的視頻。彼時業界主流的推薦模型還是以 DNN ...
原文：itemKNN發展史----推薦系統的三篇重要的論文解讀
itemKNN發展史 推薦系統的三篇重要的論文解讀 本文用到的符號標識 Item based CF 基本過程： 計算相似度矩陣 Cosine相似度 皮爾遜相似系數 參數聚合進行推薦 根據用戶項目交互矩陣 A 計算相似度矩陣 W ： 這樣，用戶對整個項目列表的偏好值可以如下計算： tilde a i T a i T times W 例如，對於 j 號物品，用戶的偏好值如此計算： tilde a u, ...
2017-06-04 23:43 0 3576 推薦指數：
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