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    新聞推薦05——排序模型+模型融合

    排序模型 通過召回的操作, 我們已經(jīng)進(jìn)行了問題規(guī)模的縮減, 對于每個用戶, 選擇出了N篇文章作為了候選集,并基于召回的候選集構(gòu)建了與用戶歷史相關(guān)的特征,以及用戶本身的屬性特征...

  • 新聞推薦04——特征工程

    特征工程(制作特征和標(biāo)簽, 轉(zhuǎn)成監(jiān)督學(xué)習(xí)問題) 我們先捋一下基于原始的給定數(shù)據(jù), 有哪些特征可以直接利用: 文章的自身特征, category_id表示這文章的類型, cre...

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    新聞推薦03——多路召回

    多路召回 所謂的“多路召回”策略,就是指采用不同的策略、特征或簡單模型,分別召回一部分候選集,然后把候選集混合在一起供后續(xù)排序模型使用,可以明顯的看出,“多路召回策略”是在“...

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    新聞推薦02——探索性數(shù)據(jù)分析

    1. 探索性數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析( Exp lorat。可Data Analysis , EDA) 是采用各種技術(shù)(大部分為可視化技術(shù))在盡量少的先驗假設(shè)條件下,探索數(shù)據(jù)...

  • 新聞推薦01——賽題理解

    1. 題目理解 1.1 題目概況 新聞推薦場景下的用戶行為預(yù)測 賽題以新聞APP中的新聞推薦為背景,要求選手根據(jù)用戶歷史瀏覽點擊新聞文章的數(shù)據(jù)信息預(yù)測用戶未來點擊行為,即用戶...

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    GBDT+LR模型

    1. GBDT+LR簡介 協(xié)同過濾和矩陣分解存在的劣勢就是僅利用了用戶與物品相互行為信息進(jìn)行推薦, 忽視了用戶自身特征, 物品自身特征以及上下文信息等,導(dǎo)致生成的結(jié)果往往會比...

  • Wide&Deep模型

    Wide & Deep是專門為推薦系統(tǒng)點擊率預(yù)估而設(shè)計的一個種聯(lián)合模型。 1. 點擊率預(yù)估 點擊率預(yù)估是對每次廣告點擊情況作出預(yù)測,可以輸出點擊或者不點擊,也可以輸出該次點擊...

  • 矩陣分解與FM

    1. 矩陣分解 1.1 隱語義模型LFM(latent factor model) 協(xié)同過濾算法的特點就是完全沒有利用到物品本身或者是用戶自身的屬性, 僅僅利用了用戶與物品的...

  • 協(xié)同過濾算法

    1. 初識協(xié)同過濾 在推薦系統(tǒng)的眾多算法中,基于內(nèi)容的推薦與基于領(lǐng)域的推薦在實踐中得到了最廣泛的應(yīng)用。 其中基于領(lǐng)域的算法又分為兩大類, 一類是基于用戶的協(xié)同過濾算法,這種算...

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    推薦系統(tǒng)簡介

    1. 初識推薦系統(tǒng) 所謂推薦系統(tǒng),簡言之就是根據(jù)用戶的偏好推薦其最有可能感興趣的內(nèi)容。 以新聞平臺為例,過去主要以新浪新聞這類中心化內(nèi)容平臺為代表; 而現(xiàn)在,以今日頭條為代表...

  • 博主,有做好的圖表原文件分享一下嗎??

    Excel圖表:“達(dá)成率”的漂亮展示(二)--“水位圖”!

    文|仟櫻雪 關(guān)于達(dá)成率的數(shù)據(jù)可視化圖表,是奇形怪狀出現(xiàn)在各種類型匯報的報告中,但是萬變不離其宗。 本文主要介紹涉及到Excel數(shù)據(jù)可視化中,“達(dá)成率”的匯報展示中,因一葉障目...

  • 菇?jīng)觯型暾\行代碼嗎?

    表格插件-bootstrap table的表內(nèi)查看編輯刪除

    基于 Bootstrap 的 jQuery 表格插件,通過簡單的設(shè)置,就可以擁有強大的單選、多選、排序、分頁,以及編輯、導(dǎo)出、過濾(擴(kuò)展)等等的功能。 官網(wǎng):http://b...

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