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推荐系统 源数据 用途 豆瓣音乐推荐 购物推荐 好友推荐 app推荐 CF协同过滤 - 基于用户的推荐 - 基于物品的推荐 架构图 传统 亚马逊推荐架构 淘宝推荐架构 工具 上采样 对少的数据进行复制多份。 缺点: 训练出来的模型可能导致过拟合 下采样 对多的数据进行随机抽取,抽取后的数据量和负例保持一致。训练出来的模型可能导致欠拟合 最大似然估计 模型使用 1. 获取 通过训练得出的各个app之间的关联特征权重 2. 有各个用户的历史下载记录 3. 有各个应用的属性信息以及个属性的权重值 4. 可以取同个待选app与最近5个下载app 关联特征权重之和 得出来的矩阵 ,加上各个商品信息的权重矩阵,即为推荐列表矩阵 问题 冷启动 一般步骤 1. 需求分析 架构推荐方案 2. 数据清洗 得到训练数据