推荐系统实战5——EasyRec 在DSSM召回模型中添加负采样构建CTR点击平台
推荐系统实战5——EasyRec 在DSSM召回模型中添加负采样构建CTR点击平台 学习前言EasyRec仓库地址DSSM实现思路一、DSSM整体结构解析二、网络结构解析1、Embedding层的构建2、网络层的构建3、相似度计算三、训练部分解析训练自己的DSSM模型一、数据集的准备二、Confi...
京东架构师的showtime京东个性化推荐系统实战
推荐系统核心任务是排序，从线上服务角度看，就是将数据从给定集合中数据选择出来，选出后根据一定规则策略方法进行排序。线上服务要根据一定规则进行架构设计，架构设计是什么？每一次权衡取舍都是设计，设计需要理解需求、深入理解需求基础上做权衡取舍。复杂系统架构需要需求方与研发人员反复沟通探讨。这需要技术领导者...
实战智能推荐系统（5）-- 推荐系统评价指标
1.用户满意度 用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是，用户满意度没有办法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。 2.预测准确度 预测准确度可以用评分预测和TopN表示。 评分预测：评分预测的预测准确度一般通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）计算。...
『推荐系统实战——王亮』阅读笔记
1、推荐方式①社会化推荐②基于内容的推荐③协同过滤2、推荐系统的组成①前台的展示页面②后台的日志系统③推荐算法系统3、个性化推荐的成功应用需要两个条件①信息过载②用户没有明确的需求，因为如果有明确的需求就可以直接通过搜索引擎来找到备注：然而事实上即使是有明确的需求，在搜索引擎中找到符合自己想要的东西...
实战智能推荐系统（7）-- 基于用户的协同过滤算法
什么是基于用户的协同过滤？ 要我说，基于用户的协同过滤就是，当你在买东西的时候，提出购买过A物品的用户也购买过B。购买过A物品的用户就是跟你相似的用户，用他感兴趣的东西来预测你是否也感兴趣。这就是基于用户的协同过滤。 主要包含两个步骤：（1）找到和目标用户相似的用户集合。 （2）找到这个集合中用户喜...
实战智能推荐系统（8）-- 基于物品的协同过滤算法
基于物品的协同过滤 上一节介绍了基于用户的协同过滤，思想是找到跟自己兴趣最相似的 K 个用户，根据他们的兴趣找到目标用户感兴趣的物品。而基于物品的协同过滤其实跟基于用户的协同过滤非常相似。 基于物品的协同过滤的思想是：根据用户之前喜欢的物品，给他们推荐与用户喜欢过的物品相似度高的新的物品。 基于物品...
实战智能推荐系统（1）-- 个性化推荐系统及其基本推荐算法
个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。 推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块，推荐对象模块，推荐算法模块。 主要推荐算法 1. 基于内容推荐基于内容推荐是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上...
推荐系统理论及实战（转）附个人的理解和实战
推荐系统理论及实战 https://www.jianshu.com/nb/21403842 附; 个人的理解和实战：
推荐系统实战——自动化构建用户以及物料画像
自动化构建用户以及物料画像自动化构建用户以及物料画像意义新物料来源物料画像的更新物料更新添加入redis合并，物料画像构建逻辑用户侧画像的构建画像自动化构建用户画像更新脚本: process_user.py最后将上面三个脚本...
推荐系统从入门到实战——Flask框架的使用
Flask框架的使用Flask框架的使用Flask简介Flask环境配置安装virtualenv创建虚拟环境激活环境安装包测试安装主要内容路由route装饰器add_url_rule()指定HTTP方...
Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统
Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统 0. 前言1. 模型与数据集分析1.1 数据集分析1.2 模型分析2. 电影推荐系统2.1 基于 LSTM 实现电影推荐系统2.2 考虑用户历史记录小结系列链接 0. 前言 推荐系统在用户发现中起主要作用。假设，我们具有数千种不同的产品，每种产品...
实战智能推荐系统（5）-- 推荐系统评价指标
1.用户满意度用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是，用户满意度没有办法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。2.预测准确度预测准确度可以用评分预测和TopN表示。评分预测：评分预测的预测准确度一般通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）计算。对于测试...