Swing算法介绍

推荐学习笔记:SWing算法 大规模推荐系统需要实时对用户行为做出海量预测,为了保证这种实时性,大规模的推荐系统通常严重依赖于预先计算好的产品索引。产品索引的功能为:给定种子产品返回排序后的候选相关产品列表。相关性产品索引主要包含两部分:替代性产品和互补性产品。例如图中的不同种类的衬衫构成了替代关系,而衬衫和风衣裤子等构成了互补关系。用户通常希望在完成购买行为之前尽可能看更多的衬衫,而用户购买过衬衫之后更希望看到与之搭配的单品而不是其他衬衫了。 阅读详情

1.Swing算法介绍

Swing算法原理比较简单,是阿里早期使用到的一种召回算法,在阿里多个业务被验证过非常有效的一种召回方式,它认为 user-item-user 的结构比 itemCF 的单边结构更稳定。

为了衡量物品ii和jj的相似性,考察都购买了物品ii和jj的用户uu和vv, 如果这两个用户共同购买的物品越少,则物品ii和jj的相似性越高。极端情况下,两个用户都购买了某个物品,且两个用户所有购买的物品中,共同购买的物品只有这两个,说明这两个用户兴趣差异非常大,然而却同时购买了这两个物品,则说明这两个物品相似性非常大!

 

swing:一种工业界广泛使用的召回算法 比较传统icf和swing的相似度定义公式,可以看到,两者的共同点是都通过同时喜欢物品i和j的用户规模来表达相似度,共同喜欢两个物品的用户量越大,物品间的相似度越高。1)Ui表示喜欢物品i的用户集合,Uj表示喜欢物品j的用户集合,Iu表示用户u喜欢的item集合,Iv表示用户v喜欢的item集合。swing的直觉来源是,如果大量用户同时喜欢两个物品,且这些用户之间的相关性低,那么这两个物品一定是强关联。swing:如果同时喜欢两个物品的用户越多,且这些用户之间的重合度越低,那么这两个物品间的相似度越高。 阅读详情

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** .阿里手淘猜你喜欢Swing算法介绍 ** Swing算法原理比较简单,是阿里早期使用到的一种召回算法,在阿里多个业务被验证过非常有效的一种召回方式,它认为 user-item-user 的结构比 itemCF 的单边结构更稳定。 Swing指的是秋千,例如用户 u uu 和用户 v vv ,都购买过同一件商品i ii,则三者之间会构成一个类似秋千的关系图。若用户 u 和用户 v 之间除了购买过 i 外,还购买过商品 j ,则认为两件商品是具有某种程度上的相似的。 也就是说,商品与商品之间的相似关系

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