推薦系統-Ctr點擊率預估理論基礎及項目實戰

Ctr點擊率預估理論基礎及項目實戰 1.機器學習推薦算法模型回顧 召回(粗排) 利用業務規則結合機器學習推薦算法獲得初始推薦結果，獲得部分商品召回集 ALS\UserCF\ItemCF\FP-Growth\規則等方式召回 排序(精排) 1期：根據不一樣推薦位經過不一樣的模型獲得推薦結果 2期：將推薦的全部結果經過Ctr或Cvr預估結果進行排序 GBDT\LR\GBDT+LR\FM()\FFM()\

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