摘要：
Deep Crossing模型是由微软提出，在微软的搜索引擎bing的搜索广告场景当中，用户除了会返回相关的结果，还会返回相应的广告，因此尽可能的增加广告的点击率，是微软所考虑的重中之重。 因此才设计出了Deep Crossing模型来解决这个问题。这个模型的结构如下所示： 最下面的各种featur 阅读全文
摘要：
对于AotoRec 这个推荐模型而言，他最经典的地方就是第一次将深度学习引入到了推荐系统当中。这个推荐模型于2015年，澳大利亚国立大学的研究者所提出。整体思想则是使用一个自编码器，将高纬度空间的数据进行提取，并进行还原。这样我们拿到了训练好的自编码器的权重和神经元，就可以用这些来预测我们已有的一些 阅读全文
摘要：
广度优先遍历 广度遍历又叫层次遍历。用队列实现，依次将根，左子树，右子树存入队列，按照队列的先进先出规则来实现层次遍历。 # 层次遍历（广度优先） def BFS(root): if root: res = [] queue = [root] while queue: currentNode = q 阅读全文