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UserCF和ItemCF
答:
推荐多样性和精度,各有千秋。参考: Spark基于用户的协同过滤算法 https://www.toutiao.com/a6498952374487368205/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=15393016323&utm_medium=toutiao_android
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_itemCF和userCF http://blog.csdn.net...
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之用户画像
答:
数据采集—>数据预处理—>数据存储—>离线和实时计算—>存储模型到hive/hbase/redis—>针对不同问题选取不同算法—>结果推送给mysql/redis—>可视化输出 辅助监控
系统
: Ozzie:任务调度 Nagios:预警 Ganglia:总体集群的监控 2.详细架构图如下:需求:性别预测问题 数据: 数据1:...
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与深度学习(3):[WWW'18]认识一下带权重的FFM模型——FwFM_百度...
答:
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与深度学习(3):深入理解FwFM——[WWW'18]带权重的特征交互新视角 本文将探讨2018年Pan等人在WWW会议上提出的Field-weighted Factorization Machines (FwFM)模型,它是基于经典模型FM和FFM的创新。FwFM的核心思想在于识别特征交互的权重差异,以更好地捕捉不同特征组合的重要性。多领域分类数据挑战...
机器学习十大经典算法-Apriori -
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之关联规则(附实践代码)_百度...
答:
提升销售额。数据驱动的力量不容小觑,无论是零售商的策略调整还是个性化
推荐
,关联规则都是机器学习世界里的一把金钥匙。探索Apriori算法,让我们在数据的海洋中找到那些看似偶然,实则隐藏的商业智慧。现在,让我们一起在Github的实践中,深化对Apriori算法的理解,用代码解锁更多可能。
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(二)-NFM、AFM和DeepFM模型
答:
1、背景 1.1 wide&deep 首先来介绍一下wide&deep模型,模型结构如下图 模型中,wide部分负责记忆,deep部分负责扩展(泛化性)。一些重要特征往往放在wide的浅层,一些隐性的特征可以放在deep部分借助于embedding的学习和隐性交叉来学习特征之间的交互。1.2 FNN 和wide deep出发点一样, 一些线性模型LR很...
电子商务
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现在有什么问题
答:
电子商务
推荐系统
定义为:利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议,帮助客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。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统,为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向,向每个客户具有针对性地推荐的产品,帮助客户从庞大的...
2020
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技术演进趋势了解
答:
读知乎文章《
推荐系统
技术演进趋势:从召回到排序再到重排》笔记: 《推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排》这篇文章主要说了下最近两年,推荐系统技术的一些比较明显的技术发展趋势。主要从以下几个方面介绍: 推荐系统整体架构 召回技术演进趋势 排序模型技术演进趋势 重排技术演进趋势 推荐系统宏观架构: 细...
什么叫手机
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,手机怎么知道我喜欢什么?
答:
1. 用户行为:手机可以通过记录用户的搜索历史、观看记录、购买记录等行为数据,来了解用户的兴趣和偏好。例如,当用户经常搜索某个品牌或类型的产品时,手机就会认为该用户对这类产品比较感兴趣。2. 地理位置:手机可以通过定位功能获取用户所在的地理位置信息,并根据该信息
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周边的商家、景点、餐厅等内容...
淘宝
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:千人千面的底层逻辑
答:
从电商平台的角度来讲,个性化
推荐
技术可以让每一个流量得到更加充分的利用,最大限度的提高流量效率。我们必须承认,无线技术以及智能手机的发展,让个性化推荐技术变得更加容易实现。因为手机这种产品的私密性(除了自己用以外,甚至家人用的都非常少),你手机的型号,你在手机上的浏览行为、购买行为等数据,...
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经典论文
答:
Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态
推荐系统
关键技术研究》5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M ...
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