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  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂度。单击查看核函数特征交互神经网络详细信息。 表5 核函数特征交互神经网络参数说明 参数名称