文章篇

本文浅析PageRank算法,并详细介绍了推荐引擎内部的秘密,包括推荐引擎初探、协同过滤和聚类算法。同时,阐述了LearningtoRank的概念,即使用机器学习方法自动调整排序策略的过程。最后,文章探讨了Redis与搜索热词推荐的相关性。

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1:浅析PageRank算法

2: (1)探索推荐引擎内部的秘密,第 1 部分: 推荐引擎初探   (2) 探索推荐引擎内部的秘密,第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤  (3) 探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类 

3: 了解 Learning to Rank:传统的排序模型都是对各种算法的组合,针对策略不断地细化,每一种算法处理起来又非常复杂,当系统规模达到一定程度的时候,人工的策略调整已经很难做了,于是人们就希望能使用机器学习(Machine Learning)的方式来建立一个模型,根据这个模型让机器自动的去调整策略,Learning to Rank中的Learning就是机器学习中的Learning的意思。与其他的机器学习方法一样,Learning to Rank也需要一个类似机器学习的训练过程,然后我们把训练数据扔进去训练,训练好之后就可以做预测了(对新数据做排序)

4: Redis 与搜索热词推荐

 

转载于:https://www.cnblogs.com/myseries/p/5222608.html

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