逻辑回归推荐算法

逻辑回归公式：

 

基于逻辑回归的推荐过程：

(1)将用户年龄、性别、物品属性、物品描述、当前时间、当前地点等特花转换成数值型特征向量。

(2)确定逻辑回归模型的优化目标(以优化“点击率”为例)，利用已有样本数据对逻辑回归模型进行训练，确定逻辑回归模型的内部参数。

(3)在模型服务阶段，将特征向量输入逻辑回归模型，经过逻辑回归模型的推断，得到用户“点击”(这里用点击作为推荐系统正反馈行为的例子)物品的概率。

(4)利用“点击”概率对所有候选物品进行排序，得到推荐列表。