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推荐系统

推荐系统的EE问题及Bandit算法

wang, xianfeng阅读(10820)评论(0)

经常听身边的人说起使用推荐系统的感受,“某宝某东就是看什么给推什么”,使用者对推荐系统产生厌倦;也有听做推荐系统的同学抱怨推荐的冷启动问题,如何去尝试新用户的兴趣点,尝试到什么时候地步才算真正掌握了用户的兴趣,用户的兴趣发生改变如何灵活的调...

ListNet原理

leihao阅读(2956)评论(0)

ListNet是一种Learning to rank的方法,其模型是神经网络,损失函数是ListWise,优化方法是梯度下降。ListWise已经被证明是效果要优于PairWise的方法,当然求解参数的复杂度也比别的高很多。 ListWis...

LambdaRank和LambdaMART原理

leihao阅读(5691)评论(0)

这部分知识已经有很多地方讲的比较清楚,我这里纯粹是记录一些方便我回忆的要点。 pair-wise error 定义 pair-wise error 表示一个排列中,抽查任意两个item,一共有 \(C_n^2\) 种可能的组合,如果这两个i...

RankSVM原理

leihao阅读(6482)评论(3)

RankSVM是使用SVM模型解决Learning to rank问题的Pair-wise方法,和传统的算法的区别就是样本的构造和lable的意义有所改变。将原来的两个样本 \(x_i,x_j\) 表示一个训练数据, \(x_i\) 排名好...

RankNet算法原理和实现

leihao阅读(6700)评论(0)

首先抄一下论文中的理论,介绍一下RankNet,由于损失函数的特殊性,所以通过Tensorflow实现这个网络。 排序问题 在互联网的世界中有很多场景涉及到排序,搜索引擎根据用户输入的Query检索得到最相关的topk个网页;推荐引擎根据用...

Wand算法

leihao阅读(3612)评论(0)

Wand(weak and)算法有些年头了,最近要做基于文章的推荐,需要根据当前文章推荐出Top K个最相似的文章。一种直观的想法是对当前文章提取关键词,将关键词和其权重看做是检索的Query,对候选文章(百万量级)进行毫秒级的实时检索。 ...

word2vec在工业界的应用场景

leihao阅读(11748)评论(0)

这篇文章主要讲应用,不讲原理。 通俗的说,word2vec是一种将『词』变成向量的工具,在nlp的场景中『词』是显而易见的,但是在有些时候,什么可以看做『词』和『文档』就不那么容易了。 在社交网络中的推荐 前东家工作的时候,有一个个性化推荐...

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