摘要: Deep Crossing模型是由微软提出,在微软的搜索引擎bing的搜索广告场景当中,用户除了会返回相关的结果,还会返回相应的广告,因此尽可能的增加广告的点击率,是微软所考虑的重中之重。 因此才设计出了Deep Crossing模型来解决这个问题。这个模型的结构如下所示: 最下面的各种featur 阅读全文
posted @ 2021-10-10 23:26 Geeksongs 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对于AotoRec 这个推荐模型而言,他最经典的地方就是第一次将深度学习引入到了推荐系统当中。这个推荐模型于2015年,澳大利亚国立大学的研究者所提出。整体思想则是使用一个自编码器,将高纬度空间的数据进行提取,并进行还原。这样我们拿到了训练好的自编码器的权重和神经元,就可以用这些来预测我们已有的一些 阅读全文
posted @ 2021-10-10 23:05 Geeksongs 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 广度优先遍历 广度遍历又叫层次遍历。用队列实现,依次将根,左子树,右子树存入队列,按照队列的先进先出规则来实现层次遍历。 # 层次遍历(广度优先) def BFS(root): if root: res = [] queue = [root] while queue: currentNode = q 阅读全文
posted @ 2021-10-10 16:42 Geeksongs 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Coded by Geeksongs on Linux

All rights reserved, no one is allowed to pirate or use the document for other purposes.