"推荐系统系列合集-2019" 是由石晓文创作的一套推荐系统相关的原创博客文章集合,涵盖了从基础到深度学习的应用,提供了推荐系统领域的最新知识总结,适合学习和参考。 在该合集中,讨论了多个推荐系统的重要模型和技术,包括: 1. **Field-aware Factorization Machines (FM)**:FM是一种考虑特征间二阶交互的模型,它通过one-hot编码处理稀疏数据,并能够捕捉不同特征字段之间的关联性。 2. **Factorization Machine (FFM)**:FFM是FM的扩展,进一步区分每个特征字段内的交互,增强了模型的表达能力。 3. **DeepFM**:结合了FM和深度学习网络,既能利用浅层结构捕获高阶交互,又能利用深层神经网络学习非线性特征表示。 4. **Embedding 技术**:将离散特征转换为连续向量表示,有助于模型学习特征之间的复杂关系。 5. **Deep & Cross Network**:设计用于广告点击率预估,通过深度网络和交叉网络组合,有效捕获特征交叉和层次结构。 6. **Product-based Neural Networks (PNN)**:PNN通过Product Layer进行特征的乘积操作,以学习非线性交互。 7. **Neural Factorization Machines (NFM)**:结合了神经网络和因子分解机,以更灵活的方式建模特征交互。 8. **Attention-based Factorization Machines (AFM)**:引入注意力机制来增强FM,强调某些特征交互的重要性。 9. **AUC 评估指标**:介绍了如何使用Area Under the ROC Curve (AUC)作为评估推荐系统性能的标准,包括其计算方法和相关检验。 10. **GBDT+LR**:将Gradient Boosting Decision Tree与逻辑回归结合,用于点击率预测,提高模型的预测精度。 这套合集不仅包含理论介绍,还可能涉及具体实现,如TensorFlow实践,以及相关代码示例,对于希望深入理解和应用推荐系统的读者来说是一份宝贵的资料。通过阅读和学习这些内容,你可以掌握推荐系统的关键技术和当前的研究趋势。
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