推薦系統打散算法--權重
繼上一篇輪詢打散算法后，本文主要介紹推薦的另一種打散算法，權重打散算法，該算法適用較多維度打散的一種算法，主要的思路大體為，約定按照一類對象的某幾個屬性，針對特定的某一個屬性，對不同的值對應不同的權重，求當前對象計權屬性下值對應的權重和，然后降序輸出對象。如：對於推薦商品自營商品和非自營商品權重 ...
原文：推薦系統打散算法--輪詢(分類桶)
打散作為推薦系統比較重要的數據處理邏輯，是推薦系統避免數據扎堆最重要的實現手段，本次介紹推薦算法中最簡單的輪詢算法。 輪詢算法一般分為單維度 雙維度輪詢，所以本文主要介紹，單維度輪詢和雙維度輪詢兩種。 單維度輪詢： 單維度輪詢主要是把數據按照某一個角度進行分類，比如推薦業務中，相同品牌的商品不能相鄰出現，這里可以對數據集作以下處理，具體流程如下 注：不同的形狀代表不同的品牌 按照品牌分類前的結果 ...
2021-02-05 17:57 0 548 推薦指數：
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