原文:推薦系統(CTR領域)實戰入門指南

CTR經典模型如:FM,FFM,Wide amp Deep,建議自己去復現一個完整的通用模型 先從pytorch版本入手 后期考慮tensorflow ,從kaggle上找實際的比賽 github推薦: https: github.com mJackie RecSys CTR相關資料匯總 https: github.com duboya CTR Prediction tree c ec d eb ...

2020-12-02 10:08 0 413 推薦指數:

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推薦系統 - CTR預估

Click-Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising 問題描述 互聯網廣告有多種形式,包括展示廣告、競價排名 ...

Mon May 14 00:49:00 CST 2018 0 2546
推薦系統CTR預估-PNN模型解析

原論文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.001 ...

Thu Jul 04 05:35:00 CST 2019 2 1255
推薦系統CTR預估-FM算法解析

原文:Factorization Machines 地址:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.393.8529&rep=rep1&type=pdf 一、問題由來    在計算廣告和推薦系統中 ...

Thu Jul 11 01:48:00 CST 2019 0 945
推薦系統(7)—— CTR 預估算法綜述

1、Factorization Machines(FM)   FM主要目標是:解決大規模稀疏數據下的特征組合問題。根據paper的描述,FM有一下三個優點: 可以在非常稀疏的數據中進行合理的 ...

Thu May 13 21:38:00 CST 2021 0 2604
(讀論文)推薦系統ctr預估-NFM模型解析

本系列的第六篇,一起讀論文~ 本人才疏學淺,不足之處歡迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一個Deep模型NFM(串行結構)。NFM也是用FM+DNN來對問題建模的,相比於之前提到的Wide&am ...

Tue Jul 30 17:22:00 CST 2019 0 1201
推薦系統實戰(二) —— FM

因子分解機系列--FM 1.FM背景 FM (Factorization Machine) 主要是為了解決數據稀疏的情況下,特征怎樣組合的問題。目前主要應用於CTR預估以及推薦系統中的概率計算。下圖是一個廣告分類的問題,根據用戶和廣告位相關的特征,預測用戶是否點擊了廣告。圖片來源,詳見參考 ...

Tue May 14 23:59:00 CST 2019 3 928
推薦系統實戰

推薦算法:基於特征的推薦算法 推薦算法准確度度量公式: 其中,R(u)表示對用戶推薦的N個物品,T(u)表示用戶u在測試集上喜歡的物品集合。 集合相似度度量公式(N維向量的距離度量公式): Jaccard公式: 其中,N(u)表示用戶u有過正反饋的物品集合。 余弦相似度公式 ...

Wed Sep 26 20:02:00 CST 2012 3 11256
 
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