ctr预估,用户点击率的预估.这个算法的名字叫ctr预估,但是它背后算法是线性的逻辑回归. 现在的推荐系统除了可能会用关联规则之外,现在还有一些所谓的更新的协同过滤的算法.

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤(CF)[基于内存的协同过滤] 优点:简单,可解释 缺点:在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统,需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现 对于只用itemCF的系统,需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢,答案就是离线更新用户相似度矩阵和物品相似度矩阵[不断删除离开的用户/物品,加入新来的用户/物品] 2.MF PMF BPMF[

协同过滤(collaborative filtering) 推荐系统: 百度百科的定义是:它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程主要有有以下几种推荐的方式: 基于内容的推荐 协同过滤 关联推荐 混合推荐 协同过滤 这里我们主要考虑的是协同过滤,这也是最经典的推荐算法.协同过滤的思想很简单,就是像我们平时需要找一部好看的电影最简单的方式就是找兴趣相同的人推荐. 相似度计算: 相似度的计算主要有以下几种方法: 基于欧氏距离 相似度

原文:http://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/42747281 Display Advertising Challenge ---------2015/1/12 一:背景 CriteoLabs 2014年7月份在kaggle上发起了一次关于展示广告点击率的预估比赛.CriteoLabs是第三方展示广告的佼佼者,所以这次比赛吸引了很多团队来参赛和体验数据. 二:评估指标 比赛采用的评价指标是LoglLoss: 至于离线评估为何更倾向采用lo

  一.概念 协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法.   基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法 1.1.以用户为基础(User-based)的协同过滤 用相似统计的方法得到具有相似爱好或者兴趣的相邻用户,所以称之为以用户为基础(User-based)的协同过滤或基于邻居的协同过滤(Neighbor-based Collaborative Filtering). 具体步骤为: 1.收集用户信息收集可以代表用户兴趣的信息.一般的网站系统使用评分的方式或是给予评

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第29篇文章,我们来聊聊SVD在上古时期的推荐场景当中的应用. 推荐的背后逻辑 有没有思考过一个问题,当我们在淘宝或者是某东这类电商网站购物的时候.我们一进首页,就会看到首页展出了很多商品.这些商品往往质量很高,很吸引人,一旦逛起来可能就没个结束.那么问题来了,电商平台拥有那么多商品,它是怎么知道我们可能会喜欢什么样的商品的呢?这背后的逻辑是什么? 简单来说在这背后,平台端的算法做了两件事情,第一件事情是召回,第二件

作者:vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在,例如抖音.淘宝.京东App均能见到推荐系统的身影,其背后涉及许多的技术.本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法,从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理,通俗易懂,希望能够给大家带来一些启发.笔者认为要彻底搞懂一篇论文,最好的方式就是动手复现它,复现的过程你会遇到各种各样的疑惑.理论细节. 一. 背景 1.1 引言 在信息爆炸的二十一世纪,人们很容易淹没在知识的海洋中,在该场景下搜索引擎可

-------倒叙查看本文. 6,用auc对测试的结果进行评估: auc代码如下: #!/usr/bin/env python import sys def auc(labels,predicted_ctr): i_sorted = sorted(range(len(predicted_ctr)),key = lambda i : predicted_ctr[i],reverse = True) auc_temp = 0.0 tp = 0.0 tp_pre = 0.0 fp = 0.0 fp_p

一.问题背景 倒排索引其实就是出现次数越多,那么权重越大,不过我国有凤巢....zf为啥不管,总局回应推广是不是广告有争议... eclipse里ctrl+t找接口或者抽象类的实现类,看看都有啥方法,有时候hadoop的抽象类返回的接口没有需要的方法,那么我们返回他的实现类. 吧需要的文件放入hdfs下的目录下,只要不是以下划线开头的均算. 二.理论准备 搜索引擎查询的时候就是查询这个单词文档矩阵,旺旺采用倒排索引存储,后缀树也可以. 不管理论直接看例子,这是原始的文档 下面是简单的索引,只是表

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

1 离线指标 1.1 LogLoss 1.1.1 KL散度 logloss使用KL散度来计算.设样本的真实分布为P,预测分布为Q,则KL散度定义如下: 这里可以通俗地把KL散度理解为相同事件空间里两个概率分布的相异情况.KL散度越小,预测分布越接近真实分布. KL散度的物理意义是:使用分布Q来对真实分布为P的事件进行编码,导致平均编码长度增加了多少.具体解释可见百度和知乎. 1.1.2 CTR中KL散度的计算 CTR预估中,上面的概率分布为二项分布.设真实的点击率是tctr,预测的点击率是pct

项目介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DATA

1.推荐系统中的算法: 协同过滤: 基于用户 user-cf 基于内容 item –cf slop one 关联规则 (Apriori 算法,啤酒与尿布) 2.slope one 算法 slope one 算法是基于不同物品之间的评分差的线性算法,预测用户对物品评分的个性化算法.slope one 算法是由daniel 教授在2005年提出.主要分为2步 1. 计算物品之间评分差的平均值,记为物品间的评分偏差: 2.根据物品间的评分偏差和用户的历史评分,给用户生成预测评分高的推荐物品列表. 实例

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如

因为协同过滤内容比较多,就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战,可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战,仍然参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其中有一些基础和算法类的,会有其他一些文章来做参考. 1.3 协同过滤实例 1.3.1 算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某

原文:http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF),wiki上的定义是:简单来说是利用某兴趣相投.拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要. 以上定义太拗口,举个简单的例子:我现在多年不看日本anime的新番了,最近突然又想

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:

本文介绍CTR相关基础知识. 一.广告投放系统 广告系统包含多个子系统.除了上图所示的广告投放系统外,还包含商业系统(广告库的获得),统计系统(点击展示日志的获得)等. 广告投放系统主要是面向用户的,交互逻辑就是用户请求一个网页之后,会想检索系统请求广告,然后检索系统从广告库中获取一个广告列表,进行特征抽取之后进行点击率预估,排名靠前的展示给 用户.然后根据用户的点击情况获得展示点击日志,之后进行线          下的模型训练学习.之前的广告投放系统分为线上系统和线下模型训练系统,现在出现的

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑