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个性化召回算法实践(一)——CF算法

Jamest 2019-10-29 15:38 阅读:2337 评论:0 推荐:0 编辑

从Seq2seq到Attention模型到Self Attention

Jamest 2019-07-03 20:22 阅读:2207 评论:0 推荐:0 编辑

个性化召回算法实践(三)——PersonalRank算法

Jamest 2019-10-30 09:44 阅读:2122 评论:7 推荐:0 编辑

Paper Reading:推荐系统评价指标综述

Jamest 2019-10-21 13:45 阅读:2034 评论:0 推荐:0 编辑

广义线性模型

Jamest 2019-07-07 17:37 阅读:1865 评论:0 推荐:0 编辑

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最新评论

1. Re:个性化排序算法实践(三)——deepFM算法
博主您好，类别特征在xv中被设置为1而非0 源代码如下： `python else: dfi[col] = dfi[col].map(self.feat_dict.feat_dict[col]) df...
--ΓΓΨ
2. Re:个性化推荐算法综述
你好，里面的图片可以更新一下吗？
--GouYue
3. Re:个性化召回算法实践(三)——PersonalRank算法
好的，不管怎么说，personalrank算法受益匪浅，多谢大佬。保持联系！
--努力学python的小白
4. Re:个性化召回算法实践(三)——PersonalRank算法
@努力学python的小白 α是超参数，0.8，0.85都可以试试，不同数据集效果不一定。LDA的代码可以上git查查看，我也没有现成的。...
--Jamest
5. Re:个性化召回算法实践(三)——PersonalRank算法
好的，我明白了，多谢多谢！对了，α你是怎么确定0.8的呢，我看有的人定的是0.85。对了大佬，你有LDA主题模型困惑度确定的代码吗？
--努力学python的小白