推薦系統：矩陣分解與鄰域的融合模型
推薦系統通常分析過去的事務以建立用戶和產品之間的聯系，這種方法叫做協同過濾。 協同過濾有兩種形式：隱語義模型（LFM），基於鄰域的模型（Neighborhood models）。 本篇文章大部分內容為大神Koren的Factorization Meets the Neighborhood ...
原文：多模型融合推薦算法
常見的多模型融合算法 多模型融合算法可以比單一模型算法有極為明顯的效果提升。但是怎樣進行有效的融合，充分發揮各個算法的長處 這里總結一些常見的融合方法： . 線性加權融合法 線性加權是最簡單易用的融合算法，工程實現非常方便，只需要匯總單一模型的結果，然后按不同算法賦予不同的權重，將多個推薦算法的結果進行加權，即可得到結果： 是給用戶 user 推薦商品 item 的得分， 是算法K的權重，是算法 ...
2018-05-01 08:34 0 7405 推薦指數：
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模型融合
一、Voting 模型融合其實也沒有想象的那么高大上，從最簡單的Voting說起，這也可以說是一種模型融合。假設對於一個二分類問題，有3個基礎模型，那么就采取投票制的方法，投票多者確定為最終的分類。 二、Averaging 對於回歸問題，一個簡單直接的思路是取平均。稍稍改進的方法是進行加權 ...
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Facebook推薦算法模型DLRM解讀
參考：https://mp.weixin.qq.com/s/mUNjLuOG2UvztCEP3wyPPw 代碼：https://github.com/facebookresearch/dlrm ...
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