关于看了还看推荐的一些思考
2017-06-21 11:33
274 查看
问1:看了还看是怎么推荐的?
答1:1)数据过滤:对访问频次低于10次的url过滤,url数量减少到原来1/10
2)推荐产生:关联规则计算置信度
3)优化1:关联规则容易进行热门推荐,使用jaccard相似度代替置信度进行推荐
4)优化2:使用主题相关性,计算网页间内容相关性
5)新点击数据10分钟拉取一次,模型每小时进行增量更新,兜底方案是使用前一天的推荐结果
答1:1)数据过滤:对访问频次低于10次的url过滤,url数量减少到原来1/10
2)推荐产生:关联规则计算置信度
3)优化1:关联规则容易进行热门推荐,使用jaccard相似度代替置信度进行推荐
4)优化2:使用主题相关性,计算网页间内容相关性
5)新点击数据10分钟拉取一次,模型每小时进行增量更新,兜底方案是使用前一天的推荐结果
相关文章推荐
- 关于自动化测试的一些思考 推荐
- 蛙蛙推荐:关于开发规范的一些讨论.doc
- 关于面向构件和EOS的一些思考-xml和元数据解决了接口脆弱性问题吗?
- 关于性开放引发的一些思考
- 关于 sizeof() 的一些思考
- 关于软件开发团队的一些思考
- 关于Rainbow的一些思考
- 关于 sizeof() 的一些思考
- 关于程序的一些零碎思考
- 关于素质的一些思考
- 关于SOA的一些深度思考
- 关于面向构件和EOS的一些思考-软件开发和传统行业应该怎么对比
- 关于Blog现象的一些思考。
- 开发购物网站的第一步--关于制作前的一些思考
- 关于开发环境的一些思考
- 关于.NET WEB应用系统UI层的一些思考
- [转帖] 关于sizeof()的一些思考
- 关于VR+GIS的一些思考
- 关于软件开发团队的一些思考
- 关于改善管理过程的一些思考