个性化推荐排序模型

电子商务-B2C  廷翰

根据用户点击日志结合用户基本特征以及商品特征,先进行特征处理,特征工程,特征编码等操作,使用GBDT对特征进行训练后。作为逻辑回归的输入,喂入模型进行fit,通过模型指标loss, auc等判断模型性能。最后通过GirdSearchCV进行调参,选择使模型效果最好的一组参数作为最终参数。...

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新闻推荐系统

文化娱乐-在线阅读  廷翰

1.基于user,基于item分别求出对应的相似性矩阵; 2.用Grapg Embedding之阿里EGES方法将用户及商品特征信息转为向量; 3.基于相似性矩阵及embedding进行召回,得到每个用户对应的召回商品列表; 4.使用LGB,DIN,Deep&FM模型进行CTR预估; 5.每个模型的预估能力有一定的差异,根据预估性能赋予对应的权重,将多个模型进行加权融合; 6.在每个商品召回列表中根据点击率从大到小进行排序,选出前5个最有可能发生点击的商品;...

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1.基于user,基于item分别求出对应的相似性矩阵; 2.用Grapg Embedding之阿里EGES方法将用户及商品特征信息转为向量; 3.基于相似性矩阵及embedding进行召回,得到每个用户对应的召回商品列表; 4.使用LGB,DIN,Deep&FM模型进行CTR预估; 5.每个模型的预估能力有一定的差异,根据预估性能赋予对应的权重,将多个模型进行加权融合; 6.在每个商品召回列表中根据点击率从大到小进行排序,选出前5个最有可能发生点击的商品;...

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