一文入门推荐系统——推荐系统实践读书笔记（中）
正文3. 通用推荐模型3.1. 协同过滤推荐3.1.1. 基于邻域的模型 UserCF & ItemCF基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法。（1）基于用户的协同过滤算法 UserCF在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，...
一文入门推荐系统——推荐系统实践读书笔记（上）
目录《推荐系统实践》读书笔记1. 推荐系统1.1. 什么是推荐系统1.2. 推荐系统评测1.2.1. 实验方法1.2.2. 评判指标1.2.3. 评判维度2. 数据来源2.1. 用户行为数据2.2. 用户标签数据2.3. 上下文信息2.3.1. 时间上下文信息2.3.2. 地点上下文信息2.4. 社...
每日好店——淘宝店铺推荐系统实践
每日好店是淘宝一款经典的产品，它立足于淘宝千万卖家与海量的货源，从好品牌，好货源，好服务三个角度入手，为用户精选"平台说好，达人说好，用户说好"的淘宝优质店铺。通过中心化的好店频道，使淘宝用户对于淘内好店标准有强烈的体感，并能够让用户于淘系千万卖家中&#x...
# 【推荐系统入门到项目实践】（四）：Baseline和Slope one算法
【推荐系统入门到项目实践】（四）：Baseline和Slope one算法个人主页：JOJO数据科学个人介绍：统计学top3高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【推荐系统入门到项目实战】本系列主要分享一些学习推荐系统领域的方法和代码实现。@[TOC]引...
![推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/44083e4c130841f894e36366a71f8d96.png)
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
0.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型...
推荐系统理论与实践
推荐系统意义：推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商...
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
在CRT预估中，工业界一般是会采用逻辑回归进行处理，对用户特征画像进行建模，然后计算点击概率，评估用户是否会有点击的行为。但是逻辑回归这个算法天生就会有个缺陷，它不能够区分非线性的数据，原因是逻辑回归是在普通的线性回归的基础之上添加了Sigmoid函数，处理的只能是线性数据，那么我们就...
推荐系统召回中台技术实践
召回是推荐系统的第一阶段，主要根据用户和商品部分特征，从海量的物料库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节。这部分需要处理的数据量非常大，速度要求快，所有使用的策略、模型和特征都不能太复杂。召回中台在推荐系统中应该扮演什么样的角色呢？答案可能为推荐候选的生成（系统定位）复制机制的...
EdgeRec：揭秘边缘计算在淘宝推荐系统的重要实践
1.前言 1.1 边缘计算 v.s. 云计算 在过去的这十年里，依托于大数据，云计算取得了非常耀眼的发展，与此同时也面临着一些问题：随着互联网应用及用户规模爆炸式增长，5G普及和带宽增加会带来云端存储的压力；目前在线系统部署大规模神经网络已经日益普遍，对云端计算产生巨大压力；对一些实时性要求比较高...
PostgreSQL 内容随机推荐系统开发实践 - 文章随机推荐
标签 PostgreSQL , 数组 , 文章 , 随机推荐 , 论坛 , 电商 背景 内容推荐是蛮普遍的需求，例如论坛、电商、新闻客户端等。 比较简单的需求：编辑精选一些内容ID，生成推荐列表。（例如每天生成一个这样的推荐列表。）然后随机的推荐给用户（同时过滤已读的内容）。 更高级的推荐需求：应该...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
