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推荐系统召回策略之多路召回与Embedding召回
图1. 推荐系统整体架构 1. 多路召回 所谓的“多路召回策略”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型,分别召回一部分候选集,然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。 然后我们来说说为啥需要用到多路召回策略,我们在设计召回层的时候,“计算速度”与“召回率”这两个…
推荐系统学习笔记召回策略之基于协同过滤召回
图1. 推荐系统整体架构 1. 概述 协同过滤算法在推荐系统界可谓是大名鼎鼎,甚至一度两者被划上等号。对协同过滤算法的研究最早可以追溯到1992年,Xerox开发出了一款基于协同过滤算法的邮件筛选软件,后来到了2003年,Amazon的一篇关于协同过滤的论文让其在互联网领域大放…
推荐系统学习笔记召回策略之基于内容召回
图1. 推荐系统整体架构 1. 概述 基于内容的推荐又被称为Content Based,使用item之间的相似性来推荐与用户喜欢的item相似的item。例如:老张在腾讯视频看了一部爱情动作片,之后他就会发现腾讯视频给他推送其他的爱情动作片。 在一款推荐系统的早期,基于内容推荐…
推荐算法学习笔记——特征工程
在机器学习界流传这样一句话:“数据和特征决定了机器学习算法的上界,而算法和模型只是不断逼近这个上限而已”。在机器学习应用中,特征工程介于“数据”和“模型”之间,特征工程是使用数据的专业领域知识创建能够使机器学习算法工作的特征过程。因此,特征工程的前提是收集足够多的数据,其次则是…
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