在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-throughrate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在进行CTR预估时，除了单特征外，往往要对特征进行组合。对于特征组合来说，业界常用的...

论文：Product-basedNeuralNetworksforUserResponsePrediction推荐系统中使用ctr排序的f(x)的设计-dnn篇之PNN模型推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践推荐好文： 深度学习在CTR预估中的应用...

外排序、内排序、插入类排序、直接插入排序、希尔排序、选择类排序。推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，...

因此FM和深度网络DNN的结合也就成为了CTR预估问题中主流的方法。有关FM和DNN的结合有两种主流的方法，并行结构和串行结构。两种结构的理解以及实现如下表所示：今天介绍的NFM模型(NeuralFactorizationMachine)，便是串行结构中...

关于ListWise重排序,可以从两个角度来说,一个是优化目标或损失函数;一个是推荐模块的模型结构。推荐系统里LearningtoRank做排序,我们知道常见的有三种优化目标:PointWise、PairWise和ListWise。所以我们首先应该明确的一点是:List...

所谓召回，在刚接触推荐系统的时候可能只看字面意思无法理解召回的意思，召回可以理解为向用户粗选一批待推荐的商品，相当于粗排序。之后会加一层CTR预估的rank模型，相当于精排序推荐系统的主要模块即为：召回=>...

通常推荐系统的流程是:若干召回->粗排->排序->重排。若干召回的目的是从超级大的item集合中挑出一部分;粗排是从召回的这些中再挑出一部分(一般千级别);排序是从粗排的这些中再挑出一部分;重排是对排序出来的这些(一般最多也就几十的...

本文主要是对最近所学的推荐系统的总结,将会简单概述非个性化范式、群组个性化范式、完全个性化范式、标的物关联标的物范式、笛卡尔积范式等5种常用的推荐范式的设计思路。许多产品的推荐算法都依赖于三类数据:标的物相关的描述信息(如推荐鞋...

2.根据你的浏览痕迹等推荐相关产品你在手机端的所有的浏览行为都会被记录下来（理论上来讲真是这样的），因此你收藏的宝贝、加购的宝贝、搜索过的关键词等等，都是给你进行个性化推荐的重要依据。这个最明显的就是你搜索...

混合(Mix)：将多种不同的推荐算法推荐出来的结果混合在一起，其难点是如何重排序。特征组合(FeatureCombination)：将来自不同推荐数据源的特征组合起来，由另一种推荐技术采用。级联型(Cascade)：用后一个推荐方法优化前一...