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RSS订阅原创 推荐系统常用知识点
1:常见的推荐系统分为两类FM系列：因子分解剂系列 xdeepfm等因子分解剂到最后都是分类问题，二分类问题。例如：广告预估中的是否点击问题。CF系列：协同过滤系列 BPR ，一般的general_recommender都是协同过滤系列。2:常见的深度学习模型RNN：recursive neural network循环递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点
2022-06-22 16:25:36
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原创 推荐系统之xDeepFM
1:xDeepFM系统架构图极其深的因子分解剂模型https://blog.csdn.net/weixin_45658131/article/details/116713285CIN:Compressed Interaction Network 在形式上是RNN和CNN模型的结合。
2022-06-22 16:24:40
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原创 序列模型-小思考
基于知识图谱的推荐基于序列的推荐基于协同过滤的推荐基于上下文的推荐序列模型解决问题：和用户不相关的，比如头条新闻，用户没有登陆，只要根据行为，比如点击了哪里，在输入框中输入的关键词，浏览量什么频道的消息。只要有相似的行为，就可以推荐相似的新闻，这样就越过了用户信息。比如用户在美团上一小时搜索了的食物，我们就推荐搜索相关的食物。冷启动问题：最新商品热门商品把一个东西表示成向量有几种模式：1:浮点型，比如年龄，把年龄分别乘上一个固定的初始64维向量。2:类别型，比如性别，男女。随机初始化成
2022-06-22 16:24:11
97
空空如也
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