09 2021 档案
摘要：推荐系统上线后需要有指标来评估系统建设的成效，同时根据指标结果分析推荐系统优化方向。 一、用户满意度 可通过问卷调查、用户行为统计等手段衡量用户满意度，其中用户行为包括转化率、反馈按钮等等。 二、预测准确度 主要通过离线数据集进行测评，不同的推荐方式有不同的指标值进行评分。 评分预测 均方根误差RM
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摘要：推荐规则经过了人工规则千人一面，到线性模型，再到非线性模型（树型、根据上下文千人千面），如今已经演进到深度学习（强化与在线学习）。 一、特征构建 跨越人工规则之后，特征构建是个性化的基础，特征构建包含两部分用户特征和商品特征： 用户特征 人口统计学特征：不限于年龄、性别、地域、职业、人生阶段等等 购
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摘要：召回是当需要为用户展示内容时合理的提供物料，包含物料的类型及排序。召回需要根据召回所在场景的运营目的，提供合适的物料以供达到目标，例如购物车会推荐与加购商品相似的商品以供比对价格或展示与加购相关的商品以提高购买额，因此购物车场景下召回的核心是计算两两相似性。因此召回根据场景不同涉及如下指标：流行、多
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摘要：一、列表 有序，没有固定大小，[a1,a2,a3...] X=[a]*4,创建4个指向List的引用，一旦a改变，X中4个a也随之改变。 列表操作 附加：append、extend list.append（ojb） append是追加，把obj整体添加在list后。而extend是扩展，把obj中的
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