其算法思想是这样的:以前言中的商品推荐的训练数据举例,在进行one-hot编码时,我们将不同的字段的特征进行编码然后拉平送进模型进行训来,比如字段天猫会员等级T1和天猫会员等级T3这俩字段被独立为两个独立的特征。然而实际情况却是这俩字段其实是对同一个字段天猫会员等级的不同描述。因此在FFM中引入了field的概念:每...
fm及其变种（fm是一个工程团队不太强又对算法精度有一定要求时比较好的选择），widedeep，deepfm，NCF各种交叉，DIN，BERT，RNN多目标：MOE，MMOE，MTL（多任务学习）打分公式融合: 随机搜索，CEM（性价比比较高的方法），在线贝叶斯优化（高斯过程），带模型CEM，强化学习等重排层：重排层解决的是展示列表总体最优...
传统模型普遍适用于序列长度在100以内的情况, MIMN 也是适用长度扩展至 1000 的连续用户行为数据进行建模的工业解决方案(MIMN算法基于的是Memory Network算法,在处理更大规模的序列长度时,容易被数据的噪声干扰,效果很不理想) 当序列长度达到1,000以上时,就会存在建模困难。此外,即使离线模型能够处理,如何将模型部署到实...
(1)基于用户的系统过滤算法(UserCF):给用户推荐 和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品 (2)基于物品的协同过滤算法(ItemCF):给用户推荐 和他之前喜欢的物品相似的物品 整体流程: (1)UserCF:先量化为猜测用户对一个商品喜爱程度的打分,根据之前用户购买、收藏、加购物车等行为对之前的商品分别打分,找到相似的用户,根...
了解传统推荐算法模型 绕不开的倒排索引 学推荐算法要了解搜索算法,倒排索引是搜索引擎的核心技术之一,其核心目的是将从大量文档中查找包含某些词的文档集合这一任务用O(1)或O(logn)的时间复杂度完成。学推荐算法需要简单了解一下。 你知道倒排索引的详细步骤吗?能用自己的话转述出来吗?转述也是掌握一个知识点的最...
下面将介绍7种经典的推荐算法模型及其应用。 1.协同过滤推荐算法 协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法。它通过分析用户之间的相似性或物品之间的相似性,推荐给用户可能感兴趣的物品。协同过滤算法适用于电商平台、视频和音乐平台等需要给用户推荐相关商品或媒体内容的场景。 2.基于内容的推荐算法 基于内容的推荐...
基于协同过滤的推荐算法模型是目前最常用的推荐算法,它基于对用户的历史行为和兴趣进行分析,推荐可能感兴趣的内容。它一般分为两种:基于用户的推荐算法和基于物品的推荐算法。基于用户的推荐算法通过分析用户的历史行为,关联相似的用户,并向他们推荐其他用户喜欢的物品。基于物品的推荐算法通过分析物品的内容,关联相似的...
LR是一个基本的回归模型,可以对输入进行一些线性运算得到一个预测的输出值。预测值可以是用户点击某个商品的概率,也可以是用户下单的概率,其含义具体业务具体分析。 FM ▐算法原理 FM(Factorization Machine)。LR作为一个基础的回归模型,主要原理是通过对各个特征进行线性加权得到预测值,但是其并没有考虑组合特征对模...
其算法思想是这样的:以前言中的商品推荐的训练数据举例,在进行one-hot编码时,我们将不同的字段的特征进行编码然后拉平送进模型进行训来,比如字段天猫会员等级T1和天猫会员等级T3这俩字段被独立为两个独立的特征。然而实际情况却是这俩字段其实是对同一个字段天猫会员等级的不同描述。因此在FFM中引入了field的概念:...