文件名称:
recommend-sys:主要记录推荐系统学习的过程-源码
开发工具:
文件大小: 757kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：主要记录推荐系统学习的过程，包含相关的论文和代码。
1.点击率预测
GBDT + LR
论文：
本文发表于2014年，基于传统人工特征工程的思想，此处提出通过GBDT对特征进行组合，生成组合特征喂给LR分类模型，通过机器学习特征，提高模型的准确率。同时，还提出了不同模型不同更新周期的思想。最终，这里还提出了一些工程化的优化方法，某些在线学习方法，使用数据联接器，基于分布式架构将印象记录和单击记录进行联接。对于CTR预测场景正负样本不均衡的问题，使用了降采样的方法，包括uniform subsampling和negative downsampling 。
FM和FFM
博客：
简介原始文件，博客的推导过程更清晰简洁，易于理解，同时介绍了一些工程上的优化方法。
1.1并行FM
深度调频
论文：
本文发表于2017年。虽然FM和FFM可以将特征进行组合，但是由于复杂度的问题，一般只进行二阶
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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