摘要：
推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户推荐偏好的内容，如头条的话，就是咨询和文章，美团的就是生活服务内容。
可选择的模型很多，如协同过滤，逻辑斯蒂回归，基于DNN的模型，FM等。我们使用的方式是，基于内容相似度计算进行召回，之后通过FM模型和逻辑斯蒂回归模型进行精排推荐，下面就分别说一下，我们做这个电影推荐系统过程中，从数据准备，特征工程，到模型训练和应用的整个过程。 阅读全文
推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户推荐偏好的内容，如头条的话，就是咨询和文章，美团的就是生活服务内容。
可选择的模型很多，如协同过滤，逻辑斯蒂回归，基于DNN的模型，FM等。我们使用的方式是，基于内容相似度计算进行召回，之后通过FM模型和逻辑斯蒂回归模型进行精排推荐，下面就分别说一下，我们做这个电影推荐系统过程中，从数据准备，特征工程，到模型训练和应用的整个过程。 阅读全文