文章 2024-06-13 来自:开发者社区

基于Python的推荐系统算法实现与评估

推荐系统作为现代互联网服务中不可或缺的一部分,通过分析用户行为、偏好及其社交网络关系,为用户提供个性化的内容推荐,极大地提升了用户体验和业务转化率。本文将深入浅出地介绍几种主流的推荐系统算法,并通过Python代码示例展示其实现过程,最后讨论如何评估推荐系统的性能。 一、推荐系统概览 推荐系统大致可分为三类:基于...

文章 2024-01-02 来自:开发者社区

推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。

离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?在推荐系统中,离线评估是评估推荐算法效果的一种常见方法。离线评估是指在离线数据集上测试推荐算法,并使用评估指标来衡量其效果。常用的推荐系统离线评估方法有以下几种: 1. RMSE/MSERMSE(Root Mean Square Error)和MSE(Mean Square Error)是最常见的衡量推荐系统预测准确度的方法。RMSE和MSE都是衡量.....

文章 2022-04-27 来自:开发者社区

【王喆-推荐系统】评估篇-(task5)Replay和Interleaving评估

一、推荐系统的评估体系在推荐系统评估中,经常遇到2类问题:A/B测试时流量不够用,需要排队进行自己的测试,拖慢实验的新思路和迭代优化模型的进度。如何选择这么多种离线评估和在线评估测试方法。小结:建立起一套推荐系统的评估体系。1.1 评估体系评估体系:由多种评估方式组成、兼顾效率(用较少资源)和正确性。图 1 就是一个典型的评估体系示意图。从图中我们可以看到,处于最底层的是传统的离线评估方法,比如....

【王喆-推荐系统】评估篇-(task5)Replay和Interleaving评估
文章 2022-04-25 来自:开发者社区

【王喆-推荐系统】评估篇-(task2)推荐模型评估指标

一、低阶评估指标1.1 准确率准确率 (Accuracy) 是指分类正确的样本占总样本个数的比例。优点:可解释性强缺点:当不同类别的样本比例非常不均衡的时候,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。比如,负样本占 99%,那么分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得 99% 的准确率。在之前的课程中,我们经常把推荐问题看作是一个点击率预估型的分类问题。这个时候,我们就可以用准确率来衡量推荐模....

【王喆-推荐系统】评估篇-(task2)推荐模型评估指标
文章 2017-10-31 来自:开发者社区

独家 | 一文读懂推荐系统知识体系-下(评估、实战、学习资料)

本文主要阐述: 推荐系统的评估(Evaluation) 推荐系统的冷启动问题(Cold Start) 推荐系统实战(Actual Combat) 推荐系统案例(Case Study) 浏览前三章的内容请见上篇。 如何判断推荐系统的优劣?这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方: 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计,能够让推荐系统本身...

独家 | 一文读懂推荐系统知识体系-下(评估、实战、学习资料)
文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一导读

前 言 推荐系统是为用户推荐所需物品的软件工具和技术。提供的推荐旨在通过各种决策过程来支持用户,例如,买什么物品、听什么歌或者读什么新闻。推荐系统对于在线用户处理信息过载是一个非常有价值的方法,并成为电子商务领域最强大和流行的工具。因此,人们提出了各种各样的推荐技术,并在过去的10年中将其中很多方法成功地运用在商务领域。推荐系统的发展需要多学科的支持,涉及来自各个领域的专家知识,如人工智能、人机....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一3.5 总结

本节书摘来自华章出版社《推荐系统:技术、评估及高效算法》一书中的第3章,第3.5节,作者 [ 美]弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)利奥·罗卡奇(Lior Rokach)布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira)保罗 B.坎特(Paul B.Kantor),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.5 总结 本章总结了基于内容的推荐系统领域的相关研究,并且概述....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一3.4 趋势和未来研究

本节书摘来自华章出版社《推荐系统:技术、评估及高效算法》一书中的第3章,第3.4节,作者 [ 美]弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)利奥·罗卡奇(Lior Rokach)布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira)保罗 B.坎特(Paul B.Kantor),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.4 趋势和未来研究 3.4.1 推荐过程中用户产生内容的作用 ....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一3.3 基于内容的推荐系统的现状

本节书摘来自华章出版社《推荐系统:技术、评估及高效算法》一书中的第3章,第3.3节,作者 [ 美]弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)利奥·罗卡奇(Lior Rokach)布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira)保罗 B.坎特(Paul B.Kantor),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.3 基于内容的推荐系统的现状 顾名思义,基于内容的推荐是利用物....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一3.2 基于内容的推荐系统的基础

本节书摘来自华章出版社《推荐系统:技术、评估及高效算法》一书中的第3章,第3.2节,作者 [ 美]弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)利奥·罗卡奇(Lior Rokach)布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira)保罗 B.坎特(Paul B.Kantor),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.2 基于内容的推荐系统的基础 基于内容的推荐系统通过分析一系列....

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