“探索推薦引擎內部的秘密”系列將帶領讀者從淺入深的學習探索推薦引擎的機制，實現方法，其中還涉及一些基本的優化方法，例如聚類和分類的應用。同時在理論講解的基礎上，還會結合 Apache Mahout 介紹如何在大規模數據上實現各種推薦策略，進行策略優化，構建高效的推薦引擎的方法。本文 ...

個性化推薦系統評價有兩個重要指標，一個是召回率一個是准確率。召回率就是：召回率=提取正確信息條數/樣本中信息條數。准確率就是：准確率=提取出正確信息條數/提取信息條數。召回率大小直接影響准確率，直接影響機器學習模型、深度學習模型線上效果。 模型實時計算第一步是模型上線 ...

在廣告領域，預測用戶點擊率（Click Through Rate，簡稱CTR）領域近年也有大量關於深度學習方面的研究，僅這兩年就出現了不少於二十多種方法 本文就近幾年CTR預估領域中學術界的經典方法進行探究， 並比較各自之間模型設計的初衷和各自優缺點。 通過十種不同CTR深度模型的比較 ...

歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社區專欄 [一、前言](javascript:😉 二、深度學習模型 [1. Factorization-machine（FM）](javascript:😉 [FM ...

/ 展示的次數 Impression）。本文主要討論的是上下文廣告的點擊率預估問題。即，給定一個網頁 p ...

轉載自：https://www.jianshu.com/p/1fd2b97fc765 原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/lUP2BehOh7KczR3WRnOqFw 愛奇藝推薦系統介紹 我們的推薦系統主要分為兩個階段，召回階段和排序階段 ...

基於內容的推薦引擎是怎么工作的 基於內容的推薦系統，正如你的朋友和同事預期的那樣，會考慮商品的實際屬性，比如商品描述，商品名，價格等等。如果你以前從沒接觸過推薦系統，然后現在有人拿槍指着你的頭，強迫你在三十秒之內描述出來，你可能會描述這樣一個 ...

目前，推薦系統廣泛應用於電商、信息流和地圖。工業級推薦系統架構一般以召回+推薦作為大框架。其中，以算法區分，如下圖所示。 離線/線上指標如下圖所示： 個性化召回算法是根據用戶的屬性行為上下文等信息從物品全集中選取其感興趣的物品作為候選集，召回決定了最終推薦結果的天花板。 個性化召回分為 ...