推薦系統系列（一）：FM理論與實踐
背景 在推薦領域CTR（click-through rate）預估任務中，最常用到的baseline模型就是LR（Logistic Regression）。對數據進行特征工程，構造出大量單特征，編碼之后送入模型。這種線性模型的優勢在於，運算速度快可解釋性強，在特征挖掘完備且訓練數據充分的前提下 ...
原文：推薦系統實踐 0x0c FM系列(LR/FM/FFM)
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，也可以是用戶點擊了某個商品，或者用戶播放了某個音樂等等。邏輯回歸模型將推薦問題轉換成了CTR click thro ...
2020-12-07 19:16 0 363 推薦指數：
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