# 推荐算法,基于监督学习的决策树算法(GBDT-LR)这个算法的由来是Facebook公司发表的一篇论文,论文中GBDT(Gradient Boost Decision Tree)的所有的迭代树叶子节点构成新特征向量,使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合,同时决策树的路径可以直接作为LR输入特征使用,可以比较优雅的实现CTR预估等相关功能。
因此LR模型可以实时或者daily更新来保证模型学到实时或近实时信息,而GBDT部分则为daily或者weekly级别,尽管后者这种操作会牺牲一部分预测准确率。 较之于前两篇介绍过的CF/LR/FM/FFM模型,LR+GBDT 理论上不需要花费过多的时间做精细化的特征筛选,同时可以引入两个维度以上的特征组合以及通过控制子树数量和深度来避免特...
安装lightgbm的依赖brew install libomp,不安装会报错brew install libomp import lightgbm as lgb import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datas...
3)将偏好数据导入喜好类型计算算法中进行预算计算,得到预算结果。4)将推荐的结果导入数据库(redis、hbase)。5)发开一个推荐引擎,对外开放接口,输出推荐结果。 解决冷启动的方案: 1)提供非个性化的推荐 最简单的例子就是提供热门排行榜,可以给用户推荐热门排行榜,等到用户数据收集到一定的时候,再切换为个性化推荐。...
GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,XGBoost扩展和改进了GDBT,XGBoost算法更快,准确率也相对较高。我们接下来按顺序依次对其进行介绍。 先看决策树: 决策树模型的构造过程可概括为:循环执行“特征选择+分裂子树”,最后触达阈值停止分裂。在预测阶段,我们把样本特征按树的分裂过程依次展开,最后样本的标签就是叶...
排序算法的实现第二个主题,说一下排序。主要是对上边产生的候选集排序后把最终结果展示给用户。用到的算法也是CTR预测中常用到的LR、FM、GBDT等。 前边说过,我们除了要考虑user发信,还要考虑item会不会看信,甚至item会不会回信。 因此一次排序通常会组合好几个模型:点击模型预测user从展示里点item的概率,发信模型...
推荐的Rerank排序有几种应用场景,一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序 算法算好推荐结果,另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。 但不管哪一种用到的算法是一样的。 比如用逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者 被购买的可能性的概率,用的模型都是同一个,...
GBDT+LR的提出源自于高特征交叉带来的组合爆炸问题。推荐系统中的FM及FFM都是在基本特征的基础之上进一步构造新的特征(特征与特征之间的交叉)。2014年,Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型的解决方法。 GBDT+LR的使用场景 GBDT+LR主要运用在CTR点击率预估,即去计算用户点击推送广告的概率。那么为什么要采用这种组合方式...
推荐的Rerank排序有几种应用场景,一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果,另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。 但不管哪一种用到的算法是一样的。 比如用逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者 被购买的可能性的概率,用的模型都是同一个,预...