推薦系統中召回策略
推薦系統一般分為兩個階段，即召回階段和排序階段。召回階段主要是從全量的商品庫中得到用戶可能感興趣的一小部分候選集，排序階段則是將召回階段得到的候選集進行精准排序，推薦給用戶。 推薦系統中幾種常用的召回策略。主要有協同過濾、向量化召回和阿里最近在Aicon中提到的深度樹匹配模型。 1、協同 ...
原文：推薦系統（15）—— 召回的Swing算法
.Swing算法介紹 Swing算法原理比較簡單，是阿里早期使用到的一種召回算法，在阿里多個業務被驗證過非常有效的一種召回方式，它認為 user item user 的結構比 itemCF 的單邊結構更穩定。 為了衡量物品i ii和j jj的相似性，考察都購買了物品i ii和j jj的用戶u uu和v vv， 如果這兩個用戶共同購買的物品越少，則物品i ii和j jj的相似性越高。極端情況下，兩 ...
2021-06-30 14:28 0 511 推薦指數：
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【推薦算法工程師技術棧系列】推薦系統--熱榜召回
目錄 排名公式 Hacker News(帖子投票) Reddit(帖子贊踩) Stack Overflow(問題的得分、回答的數目和該問題的瀏覽次數) 牛頓冷卻定律 威爾遜區間 IMDB算法（貝葉斯算法,電影 ...
召回 & 召回算法
召回 & 召回算法 recall https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/precision-and-recall?hl=zh-cn https ...
推薦系統中為什么要有召回、粗排、精排
推薦系統中的召回和排序 在推薦系統中一般會分為召回和排序兩個階段： 召回 召回的目標是從千萬級甚至億級的候選中召回幾千個item，召回一般由多路組成，每一路會有不同的側重點（優化目標），如在廣告中成熟期廣告和冷啟動廣告分為兩路召回（如果廣告比較多，還可能分冷熱廣告分別召回）。在推薦系統 ...
推薦系統技術演進趨勢：召回->排序->重排
導讀：推薦系統技術，總體而言，與 NLP 和圖像領域比，發展速度不算太快。不過最近兩年，由於深度學習等一些新技術的引入，總體還是表現出了一些比較明顯的技術發展趨勢。這篇文章試圖從推薦系統幾個環節，以及不同的技術角度，來對目前推薦技術的比較彰顯的技術趨勢做個歸納。個人判斷較多，偏頗難免，所以還請謹慎 ...
推薦系統技術演進趨勢：召回->排序->重排
導讀：推薦系統技術，總體而言，與 NLP 和圖像領域比，發展速度不算太快。不過最近兩年，由於深度學習等一些新技術的引入，總體還是表現出了一些比較明顯的技術發展趨勢。這篇文章試圖從推薦系統幾個環節，以及不同的技術角度，來對目前推薦技術的比較彰顯的技術趨勢做個歸納。個人判斷較多，偏頗難免，所以還請謹慎 ...
推薦召回策略
1. 概述 召回是指從全量信息集合中觸發盡可能多的正確結果，並將返回結果給“排序”；排序是對所有召回的內容進行打分排序，選出得分最高的幾個結果推薦給用戶。 2. 召回策略 常用的主要有協同過濾、向量化召回和深度樹匹配模型。 2.1 協同過濾 協同過濾主要分為基於物品 ...
推薦系統的常用算法
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 ...