目录新闻推荐之Baseline新闻推荐之数据分析参考第19期_学习者手册（新闻推荐）DatawhaleDatawhale 组队学习第19期新闻推荐详细总结

推荐系统之YoutubeDNN代码详解import pandas as pdfrom deepctr.feature_column import SparseFeat, VarLenSparseFeatfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom tensorflow.python.keras import backend as Kfrom

推荐系统之局部敏感哈希（LSH）前言局部敏感哈希的基本思想：是希望让相邻的点落入同一个“桶”，这样在进行最近邻搜索时，我们仅需要在一个桶内，或相邻几个桶内的元素中进行搜索即可。如果保持每个桶中的元素个数在一个常数附近，我们就可以把最近邻搜索的时间复杂度降低到常数级别。高维空间映射到低维空间相似度的定性结论：欧式空间中，将高维空间的点映射到低维空间，原本接近的点在低维空间中肯定依然接近，但原本远离的

推荐系统之DIEN主要贡献：• We focus on interest evolving phenomenon in e-commerce system, and propose a new structure of network to model interest evolvingprocess. The model for interest evolution leads to more

协同滤波算法原理：所谓协同过滤， 基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向， 并预测用户可能喜好的产品进行推荐)，一般是仅仅基于用户的行为数据（评价、购买、下载等）, 而不依赖于项的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附加信息（年龄， 性别等）。核心思想：算法思想：物以类聚，人以群分。实现协同过滤推荐有以下几个步

分组卷积推荐：请先看最底部的参考连接​　????普通卷积说明：普通卷积为组数为1的特殊分组卷积。class Conv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, groups):super(Conv, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(...

排序算法稳定性排序算法稳定性：假设待排序序列中有两个元素相等，而且在排序前和排序后两个相等的元素的相对位置不变，即有 a = b，排序前a在b前面，那么排序后，a还是要在b前面。排序算法的稳定性是要看具体的算法实现，比如一般情况下，直接选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序都不是稳定排序算法，基数排序，计数排序，归并排序，插入排序，冒泡排序都是稳定排序算法。快速排序：A = {2， 2， 1}，排序

新闻推荐之数据分析目的：数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性，文章基本属性，以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。%matplotlib inlineimport pandas as pdimport num

2018讯飞广告营销算法本次的最终是一个分类任务，评价指标选择为logloss,以前虽然做过一些分类性的任务，但任务本身难度不大，而本次第一个主要的问题就是数据量大，尤其是在最终的建模中，以前靠只靠cpu版本的XGBoost和Stacking就能得到一个不错的trade-off，而本次任务在Cpu的情况下，就需要花费更多的时间了,所以,重新编译安装了GPU版本的XGBoost，并首次尝试使用了Li

GAN 生成动漫头像什么是GAN?​　　生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习]最具前景的方法之一。GAN的核心思想来源于博弈论的纳什均衡，它设定参与游戏双方分别为一个生成器和一个判别器，生成器的目的是尽量去学习真实的数据分布，而判别器的目的是尽量正确判别输入数据是来自真实数据还是来自生成器...