qq_32439303的博客

1. LFM算法基本内容输入：user对item的点击矩阵参数：每一个user的向量表示和每一个item的向量表示方式：用user矩阵和item矩阵的矩阵乘 拟合 user对item的点击矩阵2. LFM应用普适场景：2.1 获取user的item推荐列表、2.2获取item间的相似度列表、2.3 挖掘item间隐含topic3. 实例：3.1 输入：user...

1. 个性化召回召回：从item set中选取一部分作为候选集（不同用户喜欢不同的item、item量级大则会导致排序慢，后端响应时间久）根据用户的属性行为、上下文等信息从item set中选取其感兴趣的item集合作为候选集；2. 召回决定了最终推荐结果的天花板（召回 -> 排序 -> 策略调整）；3. 个性化召回解析3.1 基于用户行为：根据用户是否点击系统推荐...

1. 当物品数量远超人可以手动遍历的范围时，称为信息过载；2. 如果没有明确需求的用户访问了服务，且该服务的物品对于用户而言构成了信息过载，该系统基于一定规则策略（个性化推荐算法）将物品进行排序，并将排在前面的物品推荐给用户，这就是推荐系统；3. 个性化推荐算法在工业界成功落地的3类产品：3.1 地图（餐馆、影院多）；3.2 电商（商品多）；3.3 信息流（新闻、短视频多）。...