多模型融合推薦算法
常見的多模型融合算法 多模型融合算法可以比單一模型算法有極為明顯的效果提升。但是怎樣進行有效的融合，充分發揮各個算法的長處？這里總結一些常見的融合方法： 1. 線性加權融合法 線性加權是最簡單易用的融合算法，工程實現非常方便，只需要匯總單一模型的結果，然后按 ...
原文：推薦算法與推薦系統--1 LR模型
. 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y。而用戶是否點擊廣告這個問題是一個經典的擲偏心硬幣 二分類 問題，因此CTR模型的因變量顯然應該服從伯努利分布。所以采用LR作為CTR模型是符合 點擊 這一事件的物理意義的。LR模型的主要發展趨勢為： 年 ...
2022-03-17 00:09 0 1489 推薦指數：
相關推薦
【推薦算法】邏輯回歸（Logistic Regression，LR）
邏輯回歸（Logistic Regression，LR）在推薦系統發展歷史中占非常重要的地位。其優勢主要體現在三個方面： 數學含義的支撐：LR是一個廣義線性模型（可以簡單理解為加了激活函數的線性模型），其假設為因變量服從伯努利分布，而CTR事件可以類比為擲偏心硬幣的問題，所以使用LR ...
推薦系統模型之 FM
什么是FM模型 FM英文全稱是“Factorization Machine”，簡稱FM模型，中文名“因子分解機”。 FM模型其實有些年頭了，是2010年由Rendle提出的，但是真正在各大廠大規模在CTR預估和推薦領域廣泛使用，其實也就是最近幾年的事。 FM模型 原理 ...
【推薦系統篇】--推薦系統之訓練模型
一、前述 經過之前的訓練數據的構建可以得到所有特征值為1的模型文件，本文將繼續構建訓練數據特征並構建模型。 二、詳細流程 將處理完成后的訓練數據導出用做線下訓練的源數據（可以用Spark_Sql對數據進行處理）insert overwrite local directory '/opt ...
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 ...
推薦系統常用算法
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 ...
推薦系統算法
1、基於人口統計學的推薦 用戶畫像 2、基於內容的推薦 相似度計算 基於內容的推薦算法 基於內容推薦系統的高層次結構 特征工程 數值型特征處理 歸一化 離散化 類別型特征處理 時間型特征處理 ...
推薦系統算法
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 ...