推薦系統的rank階段

文章目錄 簡述 數據準備 靜態部分 動態部分 特徵工程 特徵生成 LR 模型 公式 工程落地算法 GBDT+LR WDL motivation wide linear model deep 實驗評測 MF FM FFM 參考 簡述 推薦系統一般分爲 召回, 排序, 展示打散 等幾個階段. 排序階段較爲重要, 從召回的上千個相關結果中, 預測出用戶的點擊概率, 以此排序. 一般地, 一個推薦系統在使

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