[datawhale 挑战赛打卡]零基础入门推荐系统 - 新闻推荐

最新推荐文章于 2025-11-22 15:42:19 发布
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#推荐算法

本文介绍了一项预测任务，该任务旨在通过分析用户的历史浏览记录来预测其未来的新闻点击行为。利用用户过去点击过的新闻文章数据，可以训练模型来推测用户最有可能点击的下一篇文章。

赛题背景

预测用户未来点击新闻文章为任务，根据用户历史浏览点击新闻文章的数据信息预测用户最后一次点击行为

Datawhale新闻推荐竞赛学习总结：多路召回
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11-30 926
- 推荐系统读取数据的三种模式 - 几种不同的召回策略：基于关联顾泽的itemCF、基于关联规则的userCF、youtubeDNN召回、冷启动召回 - 多路召回合并
【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统 - 新闻推荐【Task 02】
weixin_40535594的博客
11-27 1012
Task 02: 数据分析 目标：当特征工程和模型调参已经很难继续提高分数时，从新的角度出发重新去分析数据，力求找到提分的灵感。 数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性、文章基本属性、以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。 步骤： 1、读取数据：分别读取训练集点击记录数据train_click_log.csv、文章数据a
recoNews:datawhale零基础入门推荐系统-新闻推荐
03-11
新闻快讯 datawhale零基础入门推荐系统-新闻推荐
Datawhale第32期组队学习——task0：新闻推荐系统项目搭建
qq_56591814的博客
12-16 2524
0 项目运行环境 0.1 获取软件安装包 软件安装包地址：https://share.weiyun.com/u3ZIjZfg 文件夹说明： 【1】01-教程：主要存放学习资料fun-rec 【2】02-项目运行环境：主要存放软件安装包 【3】03-交流分享视频：主要存放本期学习的交流分享视频 【4】04-项目开发架构：主要存放代码结构、项目功能架构等 0.2 使用软件版本 操作系统：Windows10 MySQL：8.0.25 Redis：5.0.14 Mongodb：5.0.5 Mini-Conda Py
Datawhale组队学习——推荐系统Task01 熟悉新闻推荐系统基本流程
zxc123qwer的博客
12-14 2700
以下学习笔记来自Datawhale12月组队学习推荐系统课程Task1——【Task01 熟悉新闻推荐系统基本流程】，参照了群里 天国之影-JustForFun 大佬的笔记及视频进行了项目环境的搭载，少踩了很多坑，最终跑通了代码。 项目链接：https://github.com/datawhalechina/fun-rec 大佬的笔记：https://share.weiyun.com/u3ZIjZfg 使用软件 操作系统：Windows10 MySQL：8.0.27 Redis：5.0.9 Mongodb：
DATAWHALE打卡Task4-零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛
blexsantos的博客
09-24 327
DATAWHALE打卡4-零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛主要内容基本模型的优劣比较1、逻辑回归模型2、决策树模型集成模型思想模型调参1、贪心调参2、 网格搜索3、 贝叶斯调参 （pip install bayesian-optimization） 参考：相关学习资料 主要内容 基本模型的优劣比较 1、逻辑回归模型 优点 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； 简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响； 适合二分类问题，不需要缩放输入特征；
疫情打卡健康评测-疫情打卡健康评测系统-疫情打卡健康评测系统源码-疫情打卡健康评测管理系统-疫情打卡健康评测管理系统java代码
04-17
疫情打卡健康评测-疫情打卡健康评测系统-疫情打卡健康评测系统源码-疫情打卡健康评测管理系统-疫情打卡健康评测管理系统java代码-疫情打卡健康评测系统设计与实现-基于springboot的疫情打卡健康评测系统-基于Web的...
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Datawhale第32期组队学习——task0：新闻推荐系统项目搭建：centos下前端配置
qq_56591814的博客
12-17 853
1.nodejs 切换到目录：cd /usr/local 压缩包解压:tar -zxvf node-v15.10.0-linux-x64.tar.gz tar –xvf file.tar //解压 tar包 tar -xzvf file.tar.gz //解压tar.gz tar -xjvf file.tar.bz2 //解压 tar.bz2 tar –xZvf file.tar.Z //解压tar.Z unrar e file.rar //解压rar unzip file.zip //解压zip
Datawhale第19期：构建新闻推荐系统实战项目
weixin_42298164的博客
05-11 1045
推荐系统是一种信息过滤技术，旨在向用户提供个性化的内容、商品或服务。它依据用户的历史行为、偏好或社交关系，预测用户可能感兴趣的信息。随着互联网技术的发展和大数据时代的到来，推荐系统已成为电子商务、社交媒体和新闻媒体等行业的核心组成部分。
新闻推荐竞赛-task04
weixin_46387455的博客
12-01 730
目录制作特征和标签数据读取训练验证集划分获取历史点击和最后一次点击读取召回列表读取各种embedding读取文章信息对训练数据负采样特征工程用户历史行为相关特征用户和文章特征用户相关特征分析一下点击时间和点击文章的次数，区分用户活跃度分析一下点击时间和被点击文章的次数， 衡量文章热度特征用户的系列习惯用户的设备习惯用户的时间习惯用户的主题爱好用户的字数偏好特征用户特征直接读入文章特征直接读入总结 制作特征和标签 我们先捋一下基于原始的给定数据， 有哪些特征可以直接利用： 文章的自身特征， category
推荐系统实战——新闻推荐数据分析
qq_36279562的博客
11-27 2250
数据分析 数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性，文章基本属性，以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。 建议：当特征工程和模型调参已经很难继续上分了，可以回来在重新从新的角度去分析这些数据，或许可以找到上分的灵感 导包 # 导入相关包 %matplotlib inline import pandas as pd
推荐算法之:GBDT、GBDT LR、XGBoost详细解读与案例实现
zhishidi的博客
11-22 1001
GBDT是一种集成学习方法，通过多轮迭代逐步修正预测误差。它由多个决策树组成，每棵树专注于纠正前序模型的残差，最终组合成一个强预测模型。在推荐系统中，GBDT广泛应用于点击率预测、搜索排序等场景。经典的GBDT+LR组合利用GBDT自动生成特征组合，再通过逻辑回归进行最终预测，能有效处理高维特征。代码示例展示了如何使用GBDT+LR模型进行商品推荐，包括数据生成、特征转换和模型训练流程。这种组合方法既保留了GBDT的特征组合能力，又发挥了LR处理稀疏特征的优势。
XcCedric_PriceHive_15176_1764668805671.zip
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Python练习：使用库
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