原文:召回 & 召回算法

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2020-05-12 11:17 1 768 推薦指數:

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推薦系統(15)—— 召回的Swing算法

1.Swing算法介紹 Swing算法原理比較簡單,是阿里早期使用到的一種召回算法,在阿里多個業務被驗證過非常有效的一種召回方式,它認為 user-item-user 的結構比 itemCF 的單邊結構更穩定。 為了衡量物品i">ii和j">jj的相似性,考察都購買了物品 ...

Wed Jun 30 22:28:00 CST 2021 0 511
字節跳動廣告召回端到端算法 - Deep Retrieval 算法

廣告召回現狀 現有的廣告召回模型一般會分兩步: 1. 首先用一個雙塔模型去學習user embedding 和 ad embedding 2. 然后對於每個user embedding,用諸如HNSW、ball tree等方法召回相似向量 缺點:模型訓練和向量召回是分離的,召回無法反饋 ...

Thu Jul 29 23:24:00 CST 2021 0 160
個性化召回算法實踐(二)——LFM算法

LFM算法核心思想是通過隱含特征(latent factor)聯系用戶興趣和物品,找出潛在的主題和分類。LFM(latent factor model)通過如下公式計算用戶u對物品i的興趣: \[Preference(u,i) = r_{ui} = {p_u}^T q_i = \sum_ ...

Wed Oct 30 01:32:00 CST 2019 0 440
個性化召回算法實踐(三)——PersonalRank算法

將用戶行為表示為二分圖模型。假設給用戶\(u\)進行個性化推薦,要計算所有節點相對於用戶\(u\)的相關度,則PersonalRank從用戶\(u\)對應的節點開始游走,每到一個節點都以\(1-d\) ...

Wed Oct 30 17:44:00 CST 2019 0 550
個性化召回算法實踐(四)——ContentBased算法

ContentBased算法的思想非常簡單:根據用戶過去喜歡的物品(本文統稱為 item),為用戶推薦和他過去喜歡的物品相似的物品。而關鍵就在於這里的物品相似性的度量,這才是算法運用過程中的核心。 CB的過程一般包括以下三步: 物品表示(Item Representation):為每個item抽取 ...

Wed Oct 30 19:43:00 CST 2019 0 296
分類算法-2.精准率和召回率曲線

精准率和召回率是兩個不同的評價指標,很多時候它們之間存在着差異,具體在使用的時候如何解讀精准率和召回率,應該視具體使用場景而定 有些場景,人們可能更注重精准率,如股票預測系統,我們定義股票升為1,股票降為0,我們更關心的是未來升的股票的比例,而在另外一些場景中,人們更加注重召回率,如癌症 ...

Mon Sep 30 02:38:00 CST 2019 1 321
 
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