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推荐系统

人工智能-其他 liufengyinqu

推荐算法 主要在工业界使用了推荐算法在我们的系统中 1.召回算法 itemcf 物品协同过滤 实现 由此产生了基于物品的协同过滤(itemCF)给用户推荐和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF算法不是根据物品内容属性计算物品之间相似度,它主要通过分析用户的行为记录来计算物品之间的相似度。 2.基于物品的协同过滤算法主要分为两步: 1):计算物品之间的相似度 2):根据物品之间相似度和用户的历史行为给用户生产推荐列表。 3.LFM 实现 LFM算法是属于隐含语义模型的算法,不同于基于邻域的推荐算法。 4.Personal rank 实现 基于图的推荐算法,类似...

推荐系统
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用户预测相关模型开发与线上部署

电子商务-B2C liufengyinqu

项目简述:基于 Funplus 几款游戏内的玩家行为数据,对玩家做时间序列方面的预测(时间 颗粒度:按天),主要包括流失预测和付费预测两大类,具体如下: 1. 流失预测:包括用户流失预测和用户活跃度预测模型 核心部分:主要是对数据进行预处理和特征工程,其中主要是利用滑窗的思想对时间序列数 据进行特征画像(核心时间窗口:候选窗口,历史窗口,观察窗口),训练目标是未来几天用户 是否流失;模型方面选择的是 LGBM 算法框架和 Bi-lstm 模型; 2. 付费预测:包括用户付费概率预测和大 R 预测模型 核心部分:数据处理基本和上面一致,特征工程部分滑窗的思想保留,这里的特征工程画像 主要是围绕着...

用户预测相关模型开发与线上部署
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