接著上篇《如何搭建用戶成長體系？》，用戶畫像作為用戶成長體系中的重要一環(huán)，如何精準對用戶進行分類，將資源按需分配呢？如何對用戶進行智能推薦？如何...
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用戶畫像的搭建與應用 -
PRM: Personalized Re-ranking for Recommmendation關于推薦系統(tǒng)中的reranking問題。作者信息： 文章比較簡單，思想也不錯，并且據(jù)稱實踐中也給力。簡單翻一下。 摘要：排序是推薦系統(tǒng)的一個核心...
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三招提升數(shù)據(jù)不平衡模型的性能（附python代碼）對于深度學習而言，數(shù)據(jù)集非常重要，但在實際項目中，或多或少會碰見數(shù)據(jù)不平衡問題。什么是數(shù)據(jù)不平衡呢?舉例來說，現(xiàn)在有一個任務是判斷西瓜是否成熟，...
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2020年主要推薦相關會議日程
主要推薦相關會議日程 會議名稱摘要提交截止完整paper提交中稿通知IJCAI2020-01-152020-01-212020-04-19SIG...
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IJCAI-2019 推薦相關論文瀏覽筆記
https://zhuanlan.zhihu.com/p/93059665 Sequential and Session-based Dynam...
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【search】概述搜索排序算法的評價指標MAP,NDCG,MRR
【原文地址已失效，故粘貼于此】 ByEletva,eletva.com 我們知道，每個算法都有其評估的手段，借此用以指導當前算法模型的好壞，搜索...
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熱度TopN排名算法的設計最近開始在簡書上混，今日在首頁上不經(jīng)意間看到一篇《從豆瓣電影評分算法說起》，感覺有點眼熟，就點了進去。 其實阿北的那篇《豆瓣電影評分八問》，我也...
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CTR 預估（下）FNN 如果有辦法將每個特征用其所屬的 field 來表示，原始輸入將大大減少不少。Factorisation-machine Supporte...
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CTR 預估（上）簡介 推薦系統(tǒng)通常分為召回和排序兩個步驟召回：粗排選取合適的內(nèi)容，可以通過協(xié)同過濾，興趣tag，內(nèi)容最熱等方式排序（CTR預估）：使用一個點擊率...
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FM以及DeepFM學習筆記FM以及DeepFM 1.FM 在計算廣告和推薦系統(tǒng)中，CTR預估(click-through rate)是非常重要的一個環(huán)節(jié)，判斷一個商品的是...
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