今日頭條個性化推薦演算法
要點:
1. 協同過濾
基於投票的規則,若某個使用者組對某篇文章投票較多,則判斷該使用者組對該篇文章較感興趣
2. 使用者屬於多組情況處理
若某個使用者屬於多個組,則採用加權平均的方式選取得分最高的文章進行推薦,權重係數利用邏輯迴歸確定。
w1(組的權重係數)*該組對某文章的投票率+w2*該組對某文章的投票率...
幾個問題:
1. 某組的待推薦文章數如何確定,是固定的還是可變的,是學習出來的麼?
應該是可變的,不同的組應該有不同的待推薦數
2. 使用者的推薦文章數是學習出來的麼?
應該是
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