邏輯回歸（LR） 在介紹FM系列之前，我想首先簡單介紹一下邏輯回歸。通常來說，邏輯回歸模型能夠綜合利用更多的信息，如用戶、物品、上下文等多種不同的特征，生成更為全面的結果。另外，邏輯回歸將推薦問題看成一個分類問題。通過預測正樣本的概率對物品進行排序，這里的正樣本可以是用戶觀看了某個視頻，也可以是 ...

前言：主要記錄，在推薦系統利用FFM模型，進行CTR預估的時候，離散化特征需要嵌入，field之間的特征交叉是怎么計算的？記錄了數據流動的每一個過程。 FMM是在FM的基礎上改進的，理論部分未作過多解釋。（內容有不足之處，請大家指正批評） 參考：github：pytorch-fm 一、公式 ...

epoll是什么呢?,epoll是IO模型中的一種,屬於多路復用IO模型; 到這里你應該想到了,select,的確select也是一種多路復用的IO模型,但是其單個select最多只能同時處理1024個socket,效率實在算不上高,這時候epoll來救場了! 一.程序阻塞過程分析 ...

推薦系統測評 實驗方法 離線實驗：准備訓練數據測試數據並評估； 用戶調查：問卷方式、和用戶滿意度調查 在線實驗：AB測試：AB測試是一種很常用的在線評測算法的實驗 ...

推薦系統是根據用戶的行為、興趣等特征，將用戶感興趣的信息、產品等推薦給用戶的系統，它的出現主要是為了解決信息過載和用戶無明確需求的問題，根據划分標准的不同，又分很多種類別： 根據目標用戶的不同，可划分為基於大眾行為的推薦引擎和個性化推薦引擎 根據數據之間的相關性，可划分為基於人口統計 ...

前言 我們知道nginx的效率非常高,能處理上萬級的並發,其之所以高效離不開epoll的支持, epoll是什么呢?,epoll是IO模型中的一種,屬於多路復用IO模型; 到這里你應該想到了,select,的確select也是一種多路復用的IO模型,但是其單個select最多只能同時處理 ...

什么是FM模型 FM英文全稱是“Factorization Machine”，簡稱FM模型，中文名“因子分解機”。 FM模型其實有些年頭了，是2010年由Rendle提出的，但是真正在各大廠大規模在CTR預估和推薦領域廣泛使用，其實也就是最近幾年的事。 FM模型 原理 ...

用戶發現 對於只用itemCF的系統，需要解決物品冷啟動問題 如何更新推薦系統呢，答案就是離線更新用戶 ...