推荐者：推荐系统的最佳做法

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文件名称：推荐者：推荐系统的最佳做法
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更新时间：2021-01-31 00:49:13
microsoft python kubernetes data-science machine-learning 推荐人 新增功能（2020年10月19日） 祝贺Microsoft新闻推荐大赛的所有参与者和！ 在过去的两个月中，来自19个国家和地区的90多个机构的200多名参与者参加了比赛，并共同推动了最新的新闻推荐技术。 比赛基于最近发布的，该数据集是带有印象日志的开放式大规模英语新闻数据集。 有关数据集的详细信息，请参见此。 比赛成功结束后，现在重新开放。 想看看您能否获得头把交椅？ 熟悉。 然后潜入一些基线，例如 ， ， ， 和并开始黑客攻击！ 请参阅过去公告。 介绍 该存储库包含构建推荐系统的示例和最佳实践，以Jupyter笔记本的形式提供。 这些示例详细说明了我们在五个关键任务上的学习： ：为每种推荐算法准备和加载数据 ：使用各种经典和深度学习推荐算法来构建模型，例如交替最小二乘（ ）或eXtreme深度分解机器（ ）。 ：使用离线指标评估算法 ：调整和优化推荐器模型的超参数 ：在Azure的生产环境中对模型进行操作 中提供了几个实用程序来支持常见任务，例如以不同算法期望的格式加载数据集，评估模型输出以及拆分训练/测试数据。 包括几种最新算法的实现，可以在您自己的应用