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 ...

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 ...

的方法要准上許多，並且也不算復雜的算法。 SVD(Singular Value Decompo ...

　　前一陣子准備畢業論文的開題，一直在看推薦系統相關的論文。對推薦系統有了一個更加清晰和理性的認識，也對推薦算法有了深入了解。借此機會總結分享一下，大家多多拍磚。 推薦系統的出現 　　隨着互聯網的發展，人們正處於一個信息爆炸的時代。相比於過去的信息匱乏，面對現階段海量的信息數據，對信息的篩選 ...

。 推薦系統使用的是基於鄰域的算法，一類是基於用戶的協同過濾算法，另一類是基於物品的協同過濾算法； ...