摘要:一、多目标排序(转) 1、概念 多目标排序:指有两个或两个以上的目标函数,目的是寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。 在工业界推荐系统中,大多是基于隐式反馈来进行推荐的,用户对推荐结果的满意度通常依赖很多指标(比如,淘宝基于点击,浏览深度(停留时间),加购,收藏,购买,重复购买,好评等行
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摘要:转: 链接:https://www.jianshu.com/p/6a5e796499e8链接:https://www.cnblogs.com/niuxichuan/p/9317711.html 一、知识图谱 背景: 知识图谱于2012年5月17日由Google正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力
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摘要:Kd树+BBF(最邻近、次邻近查询)Python实现 kd树和BBF算法 精确Top-K检索及其加速方法探讨
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摘要:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1603223156769003083&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/checkche/article/details/84673650 https://blog.csdn.net/k
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摘要:实践中可能遇到的问题 https://www.zhihu.com/question/28247353 作者:吴海波链接:https://www.zhihu.com/question/28247353/answer/363741506 i2i/simirank等相似计算算法中的哈利波特问题,相似性计算
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摘要:转载:https://blog.csdn.net/weixin_40924580/article/details/85023267 https://www.cnblogs.com/wmx24/p/10157154.html https://www.jianshu.com/p/160c4800b9b5
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摘要:(1)召回和排序 推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选TopK相关的商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大,因此常见的推荐系统一般分为两个阶段,即召回阶段和排序阶段。 召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集, 排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序,推荐给用户。 h
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摘要:转载:https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 Ranking 是信息检索领域的基本问题,也是搜索引擎背后的重要组成模块。 本文将对结合机器学习的 ranking 技术——learning2rank——做个系统整理,包括 poin
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摘要:全序关系:集合中的任两个元素之间都可以比较的关系。
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