原文:Facebook推薦算法模型DLRM解讀

參考:https: mp.weixin.qq.com s mUNjLuOG UvztCEP wyPPw 代碼:https: github.com facebookresearch dlrm ...

2019-07-26 00:18 0 1044 推薦指數:

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Facebook的用戶推薦和話題推薦算法

用戶推薦和話題推薦是SNS的重要課題,效果的好壞是社交網站的區別指標之一,直接關系到用戶體驗,甚至是SNS的活力。國內的一些社交網站,比如新浪微博等,在功能上和UI上做的已經達到國際一流,然而,在推薦算法方面,仍有相當距離。推薦算法屬於SNS的內功,對於SNS的用戶體驗的作用,和搜索算法對搜索網 ...

Sat Oct 13 00:14:00 CST 2012 1 2862
模型融合推薦算法

常見的多模型融合算法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: 1. 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 ...

Tue May 01 16:34:00 CST 2018 0 7405
推薦算法推薦系統--1 LR模型

1. LR介紹   邏輯回歸(logistics regression)作為廣義線性模型的一種,它的假設是因變量y服從伯努利分布。那么在點擊率預估這個問題上,“點擊”這個事件是否發生就是模型的因變量y。而用戶是否點擊廣告這個問題是一個經典的擲偏心硬幣(二分類)問題,因此CTR模型的因變量顯然應該 ...

Thu Mar 17 08:09:00 CST 2022 0 1489
Facebook的朋友推薦系統

[本文鏈接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/25/2655815.html,轉載請注明出處] Facebook的新朋友關系中有92%來自於朋友的朋友(FOFs), 來自於Facebook的數據科學家Lars ...

Sat Aug 25 19:53:00 CST 2012 0 4477
推薦算法-基於模型的協同過濾

模型的建立相當於從行為數據中提取特征,給用戶和物品同時打上“標簽” 有顯性特征時,我們可以直接匹配做出推薦 沒有時,可以根據已有的偏好數據,去發掘出隱藏的特征,這需要用到隱語義模型(LFM) 一、隱語義模型(LFM Latent Factor Mode) 基於樣本的用戶偏好信息,訓練 ...

Tue Sep 03 15:56:00 CST 2019 0 1518
推薦算法_CIKM-2019-AnalytiCup 冠軍源碼解讀

最近在幫一初創app寫推薦系統,順便學習一波用戶興趣高速檢索的冠軍算法。 寫總結前貼出冠軍代碼的git地址:https://github.com/ChuanyuXue/CIKM-2019-AnalytiCup 該算法分三步:基於Apririo的item_CF、特征提取、排序。 先看第一步 ...

Thu Apr 16 09:48:00 CST 2020 7 887
推薦算法_CIKM-2019-AnalytiCup 冠軍源碼解讀_2

最近在為機器學習結合推薦算法的優化方法和數據來源想辦法。抱着學習的態度繼續解讀19-AnalytiCup的冠軍源碼。 第一部分itemcf解讀的連接:https://www.cnblogs.com/missouter/p/12701875.html 第二、三部分主要是特征提取和排序。在這篇博客 ...

Sun May 10 19:28:00 CST 2020 2 588
 
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