推薦算法學習筆記
一、全鏈路精准預估技術： 參考： https://arxiv.org/abs/1804.07931 傳統的多階段建模在實際中存在SSB和DS問題： 多階段模型的樣本漏斗： 召 ...
原文：Python推薦算法學習1
.閔可夫斯基距離：計算用戶相似度 閔可夫斯基距離可以概括曼哈頓距離與歐幾里得距離。 其中r越大，單個維度差值大小會對整體產生更大的影響。這個很好理解，假設當r 時一個正方形對角線長度，永遠是r 時正方體對角線的投影，因此r越大，單個維度差異會有更大影響。 所以這也可能是很多公司的推薦算法並不准確的原因之一 我們在對一個新用戶進行推薦時，可以計算在同等維度下其他用戶的閔可夫斯基距離。這種海量數據的 ...
2018-02-04 15:35 1 4941 推薦指數：
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推薦（引擎）系統算法學習導論 作者：July。 出處：結構之法算法之道 引言 昨日看到幾個關鍵詞：語義分析，協同過濾，智能推薦，想着想着便興奮了。於是昨天下午開始到今天凌晨3點，便研究了一下推薦引擎，做了初步了解 ...
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算法就是為了解決某一個問題而采取的具體有效的操作步驟 算法的復雜度，表示代碼的運行效率，用一個大寫的O加括號來表示，比如O(1)，O(n) 認為算法的復雜度是漸進的，即對於一個大小為n的輸入，如果他的運算時間為n3+5n+9，那么他的漸進時間復雜度是n3 遞歸 遞歸就是在函數中調用 ...
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