一、基於圖模型的推薦 在不考慮標簽時，基於二項圖有兩種隨機游走的圖推薦算法： 1.probability spreading 隨機游走算法，在游走中，每個目標得到權重是基於歸屬者的邊計算出來的。 每次傳播(item->user->item)后用戶Ui的興趣向量 ...

一、 標簽系統 標簽是一種無層次化結構、 用來描述信息的關鍵詞， 可以作為物品的元信息。 利用標簽可以更好地組織和推薦物品。根據解決的問題， 可以將標簽系統分為兩種：1. 根據 Item 的標簽為用戶推薦 Item；2. 在用戶打標簽時， 推薦合適的 Item 的標簽； 二、 標簽算法及優化 ...

1、基於人口統計學的推薦 用戶畫像 2、基於內容的推薦 相似度計算 基於內容的推薦算法 基於內容推薦系統的高層次結構 特征工程 數值型特征處理 歸一化 離散化 類別型特征處理 時間型特征處理 ...

方法： 1.強化學習 用戶是否點擊一系列廣告可以看成是一個序列過程，那么推薦廣告就是一個序列決策過程。那么是否可以用強化學習來實現廣告推薦。基本模型為：Deep Q-learning和LSTM的組合 強化學習的好處是： a、在線學習。對於新用戶，我們不知道他的喜好，通過不斷的推薦后 ...

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 參考回答： 推薦算法： 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦 ...

一、基於內容推薦 基於內容的推薦（Content-based Recommendation）是信息過濾技術的延續與發展，它是建立在項目的內容信息上作出推薦的，而不需要依據用戶對項目的評價意見，更多地需要用機 器學習的方法從關於內容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。在基於內容的推薦系統中，項目 ...

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 ...

轉眼就到年關了，這里想認真總結下半年基於標簽的個性化推薦項目的得與失。 一方面記錄下我們使用標簽算法遇到的問題和解決方式，還有一方面也和各位分享下過程中做過的那些事兒和踩過的那些坑。 1.事情由來 我們組負責的是優酷、土豆的全部的個性化推薦模塊。當前覆蓋無線 ...