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推薦演算法方面的優秀文章

阿新 • • 發佈：2018-12-03

一些概念

推薦廣告怎麼做？

系統架構是什麼樣？
系統架構： bizer(特徵抽取) → QR(使用者理解 利用user id或上下文、位置等 → 相關的tag list) → Searcher(廣告倒排 tag → ad list(後續ctr排序預選的ad)) → Ranker(根據cpm = ctr*bid，以及相關性等精排), 然後依次返回到使用者做個性化推薦。

廣告從投放到計費經過哪些主要流程？
投放到計費流程：點選付費(CPC), 展示付費(CPM), 按銷售收入付費(CPS)等。

這個流程中演算法策略關注什麼？
演算法策略關注：架構流程中每個步驟的資料的準確性，完整性對整個系統的準確度有重要影響。

綜述

CTR預估演算法之FM, FFM, DeepFM及實踐

阿里巴巴

騰訊

美團

時間線

FM演算法(一)：演算法理論
FM演算法(二)：工程實現
FM演算法詳解

深入FFM原理與實踐

2013

各大公司廣泛使用的線上學習演算法FTRL詳解

code + action

TensorFlow Estimator of Deep CTR --DeepFM/NFM/AFM/FNN/PNN

協同過濾 待總結

https://blog.csdn.net/u010297828/article/details/51504952

AFM

https://blog.csdn.net/jiangjiang_jian/article/details/80674250

embedding

https://ask.hellobi.com/blog/wenwen/11885

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基於內容的推薦演算法的實現程式碼例項

本次例項需要三個資料檔案 分別為節目及其所屬標籤型別的01矩陣；使用者--節目評分矩陣；使用者收視了的節目--標籤01矩陣。 可以直接下載下來使用https://download.csdn.net/download/qq_38281438/10757266 具體程式碼如下： #

基於使用者的電視節目推薦演算法例項

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 10:29:52 2018 @author: AZ """ # 程式碼說明： # 基於使用者的協同過濾演算法的具體實現 import math import numpy as np import

(ainusers轉載優秀文章)SQL優化之my.cnf

[client] default-character-set=utf8mb4 #mysqlde utf8字符集預設為3位的，不支援emoji表情及部分不常見的漢字，故推薦使用utf8mb4   [mysql] default-character-set=utf8mb4   [my

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