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RSS订阅原创 推荐系统冷启问题的解决方案
推荐系统从算法的视角可以分成：模型训练和模型部署阶段；而为了提供模型所需的特征，整个推荐系统可以分为：随着推荐系统的发展，推荐系统面对的问题越来越细化，面对一个新的推荐场和存量推荐场，存在着模型冷气问题。冷启问题主要分为：两种冷启思路详解相关论文：基于poso的整体思路，在解决推荐系统的冷启问题时，需要进行必要的数据分析，挖掘出新老用户差异度较大的特征，一般挖掘维度：
2024-02-29 21:31:39
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原创 Transfrom详解以及优化
从transformer的原理入手，分析传统transformer存在的问题，结合近期论文对transformer的改进，简介各位论文大佬优化transformer的思路
2024-01-15 21:07:18
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原创 模型可解释性总结浅介v1——特征重要性
一般来说，取值在0.8-1之间的皮尔逊系数表示两个变量之间呈强正相关关系，取值在0.6-0.8之间表示两个变量之间呈中等正相关关系，取值在0.4-0.6之间表示两个变量之间呈弱正相关关系，取值在***-0.4-0.4之间表示两个变量之间没有线性相关关系***，取值在-0.6–0.4之间表示两个变量之间呈弱负相关关系，取值在-0.8–0.6之间表示两个量变之间呈中等负相关关系，取值在-1–0.8之间表示两个变量之间呈强负相关关系。的值，所以在shapely值的计算中，其实采用了遍历的方法进行计算。
2023-07-03 21:12:38
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空空如也
空空如也
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