Power Query系列 - 排序Ranking 难度: ★★☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 在数据分析中,我们常常需要对数据进行排序,同时我们想知道某个项目或者产品的排名,以方便查阅或对排名靠前的进行特别处理. 应用场景: 以下是几个应用场景: 对前五名销售进行奖励 对前五名的销售求和 对末3位进行淘汰 .... 然鹅,排名有多种,下面是小抄:  顺序排序(1234排序)-这种排序方法对数据的每一行使用序号,而不关心平局/并列.  标准比赛排名(1224排序)-也…

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal…

目录 符号说明 示例数据 一.Hit Rate 二.Recall 三.NDCG 符号说明 \(top\_k\): 当前用户预测分最高的k个items,预测分由高到低排序 $pos$: 当前用户实际点击过的items \(N\): 测试用户数量 示例数据 N = 4 | len(top_k & pos) | len(pos) | 预测中(四声)的item在top_k中的位置(1为预测中,长度为用户实际点击过的items长度) | ---- | ---- | ---- | | 1 | 2 | 1 0…

refer: https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html Out1 = SELECT QueryId, DocId, Rating, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY QueryId ORDER BY Score DESC) AS ScoreRankPosition, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY QueryId ORDER BY Rating DESC) AS RatingRan…

挺实在 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 简介 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子.协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤. 但是,现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做推荐.目前主要用的是 learningtorank 框架. 这里,是推荐系统的框架,整个推荐系统可以分为两部分,在线部分和离线部分. 在线部分主要负责…

传送门 题意: 农场主 FJ 有 n 头奶牛,现在给你 m 对关系(x,y)表示奶牛x的产奶速率高于奶牛y: FJ 想按照奶牛的产奶速率由高到低排列这些奶牛,但是这 m 对关系可能不能精确确定这 n 头奶牛的关系: 问最少需要额外增加多少对关系使得可以确定这 n 头奶牛的顺序: 题解: 之所以做这道题,是因为在补CF的题时用到了bitset<>: 搜这个容器的用法是看到了一篇标题为POJ-3275:奶牛排序Ranking the Cows(Floyd.bitset)的文章: 正好拿着道题练练b…

声明:以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理,尊重原著,向两位作者致谢! 1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,有大量的成熟的方法,主要可以分为以下两类:相关度排序模型和重要性排序模型. 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序.常用的模型包括:布尔模型(Boolean Model),向量空间模型(Vector Space Model),隐语义…

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定…

https://blog.csdn.net/kunlong0909/article/details/16805889 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative G…

转自: 博客 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/ github https://github.com/zhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm/tree/master/Chapter_3%20Factorization%20Machine 一.因子分解机FM的模型    因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Ste…