包含机器学习推荐系统例子的词条

07_推荐系统算法详解

1、基于用户（User-CF）： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。 在一般的应用中是采用计算“K-近邻”的算法；基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。

2、七大详解领域：用户行为模型、协同思想的运用、离线与实时处理策略，应用场景的多样性，以及落地实践中的难题。 目标导向：通过学习，你将理解并能独立构建企业级推荐系统，实现个性化推荐的高效运算。协同过滤，简单来说，就是利用用户和物品之间的关系，如物品的相似性或用户的喜好一致性，进行推荐。

3、覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目（集合去重），分母表示数据集中所有物品的数目。采用GroupLens提供的MovieLens数据集， http：// 。

4、u2u算法，作为推荐系统中的重要策略，其核心在于挖掘用户间的相似性，通过两种主要范式展现其独特魅力：基于邻域的启发式算法 content-based： 简单统计，无需训练，记忆性佳，如协同过滤中的cosine、pearson等。

5、推荐系统的基石是协同过滤算法，它分为用户行为导向（User-Based）和内容导向（Item-Based）两种策略。User-Based通过计算用户行为向量的相似度来推荐，例如，用户A的向量可能为（1， 4， 1， 2），而用户B的向量为（4， 1， -1， 1）。

6、推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

RFR透析是什么意思?

RFR，全称为Random Forest Regression，即随机森林回归算法。这是一种常见的机器学习算法，广泛应用于数据挖掘、预测分析、推荐系统等领域。RFR是一种多数少数的组合算法，它能够有效地处理高维数据和非线性关系，同时避免了过拟合和欠拟合的问题。

个性化推荐排序详解

排序模型： 对多个召回通道的内容进行同一个打分排序，选出最优的少量结果。 除了这些之外推荐系统还 兼顾了推荐结果的多样性，新鲜度，逼格和惊喜度等多个维度 ，更能够满足用户多样性的需求。

游客用户的推荐——冷启动推荐策略 基础计算逻辑是：基于视频特征给用户推荐，计算与当前观看视频的相关度，形成高相关度的候选内容池；根据视频评分，视频热度， 发行时间的综合进行排序。

抖音作品的排序主要有以下几种方式：热门排序：根据作品获得的点赞、评论、分享等指标来排序，点赞、评论、分享越多的作品排名越靠前。最新排序：按照作品发布时间的先后顺序进行排序，最新发布的作品排在前面。

我们运用强化学习的策略，将用户反馈和潜在收益视作动态奖励，通过优化排序策略来提升点击率（CTR）和推荐多样性。工程挑战中，我们自主研发的PanguX算法平台解决了算力瓶颈，FeatureKV存储模型优化了在线serving，CPU性能提升和配置化组件的引入则显著提高了特征抽取的效率。