Trouvaille_fighting

2022年12月16日

摘要： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221216104432997-1973856289.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221216104834073-1160625642.png) ![ 阅读全文

posted @ 2022-12-16 11:02 Trouvaille_fighting 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)

12 实现用户聚类推荐

摘要：用户聚类结果：key-用户ID,value-聚类数字将用户聚类结果结合历史日志生成热榜记录将计算结果缓存：正排列表存用户ID和聚类数字，倒排列表存聚类数字和推荐ITEM列表在线服务：由用户ID查找聚类数字，找到对应的列表阅读全文

posted @ 2022-12-16 10:42 Trouvaille_fighting 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月15日

13 推荐系统API接口

摘要： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221215095553524-492811013.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221215095746970-1322294019.png) 阅读全文

posted @ 2022-12-15 10:00 Trouvaille_fighting 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)

11 实现矩阵分解的推荐

摘要： u2i由用户向量*物品向量得到 i2i由物品向量*物品向量得到阅读全文

posted @ 2022-12-15 09:53 Trouvaille_fighting 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

10 实现内容相似推荐

摘要：内容获取(存储MySQL)-进行分词（TF-IDF）-语义拓展-生成每篇文章的向量（出现对应的词及拓展的词就是1）-每篇文章最相似的topN的文章-缓存-提供服务看github案例中文的词库:ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html 数据量小用提取关键词后可阅读全文

posted @ 2022-12-15 09:33 Trouvaille_fighting 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月14日

9 推荐系统的AB测试

摘要： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221214203943862-123321585.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221214204520950-645827210.png) ![im 阅读全文

posted @ 2022-12-14 21:09 Trouvaille_fighting 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)

8 多路召回的融合排序

摘要：融合排序：将多种召回排序的列表进行融合为一个列表阅读全文

posted @ 2022-12-14 18:21 Trouvaille_fighting 阅读(514) 评论(0) 推荐(0)

7 实现基于协同过滤的推荐系统

摘要： u2u2i:u1,u2,u4都喜欢l1,l2,他们相似。u2,u4都喜欢l4,就向u1推荐l4。 u2i2i:u2,u4表示喜欢l2的也喜欢l3,所以u1喜欢l2的推荐给他l3。阅读全文

posted @ 2022-12-14 18:12 Trouvaille_fighting 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)

6 实现基于内容的推荐系统

摘要：给物品找一个特征，得到一个向量根据用户的偏好，得到一个向量求两个向量的相似度，得到topN物品阅读全文

posted @ 2022-12-14 17:38 Trouvaille_fighting 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

5 推荐系统通用技术架构

摘要： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202212/2520904-20221214170613553-2007047205.png) 阅读全文

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