史恩泽（组长） 过去两天完成了哪些任务 描述 对推送模块进行详细划分 基于用户的协同过滤，寻找更感兴趣的话题 学习API文档撰写 展示GitHub代码签入记录 接下来的计划 跟进项目进度，安排整体计划 继续完善算法 继续完善所负责模块的功能，写好接口 撰写API文档 还剩下哪些任务 燃尽图 组内共享 ...
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2019-11-16 19:56:19
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在YouTube团队推荐系统Rank阶段，DNN输出层使用了weighted—LR，这既是这篇论文的一大创新点，也是一大难点。在这里，重新梳理下该算法的思路与推导，并进行推广。 理解 先说下常见的逻辑回归（LR）模型。LR模型假设数据服从伯努利分布，当某件事情发生，认为其概率为p，则当其不发生，概率 ...
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2019-11-16 12:31:35
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背景 特征工程是绕不开的话题，巧妙的特征组合也许能够为模型带来质的提升。但同时，特征工程耗费的资源也是相当可观的，对于后期模型特征的维护、模型线上部署不太友好。2016年，微软提出Deep Crossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题，降低人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合 ...
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2019-11-09 21:49:49
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1.高考志愿填报分析系统的设计与实现 2.高考志愿智能填报系统的设计与实现 3.基于大数据的高考志愿推荐系统的设计与实现 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. ...
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2019-11-04 00:13:19
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一、推荐算法 当你在电商网站购物时，天猫会弹出“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到“你可能认识XXX“的信息；当你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。 推荐算法，不是某一个也不是某一类算法， ...
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2019-10-26 16:51:25
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协同过滤是一类基于用户行为数据的推荐方法，主要是利用已有用户群体过去的行为或意见来预测当前用户的偏好，进而为其产生推荐。能用于协同过滤的算法很多，大致可分为：基于最近邻推荐和基于模型的推荐。其中基于最近邻推荐主要是通过计算用户或物品之间的相似度来进行推荐，而基于模型的推荐则通常要用到一些机器学习算法 ...
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2019-10-25 20:35:18
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参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC END ...
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2019-10-23 20:19:56
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损失函数综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36503849 简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/38241764 损失函数 - 交叉熵损失函数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/3570 ...
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2019-10-23 18:20:47
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思考：缓存的使用？灵活运用？背景：如果需要一个请求在处理过程中需要多次网络调用第三方缓存（比如redis），那么缓存最好在用户程序的内存里面(比如使用Ehcache)；如果用户程序内存不够装载，那么应该考虑对数据进行处理以支持减少调用次数,采用一次批量获取结果的方式(当然数据存储的格式要支持批量ge ...
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2019-10-23 16:47:06
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参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC 内容大纲 ? 预估与排序 ? 常见排序建模对象 以点击率预估为例 ? 其它排序目标建模方法 ? 常见排序算法及其应用场景 ? 排序常见注意事项 END ...
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编程语言 时间：
2019-10-23 13:32:07
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