推荐系统学习笔记(三)

2021-07-09
阅读 3 分钟
2.4k
Doc2vec方法是一种无监督算法,能从变长的文本(例如:句子、段落或文档)中学习得到固定长度的特征表示。Doc2vec也可以叫做 Paragraph Vector、Sentence Embeddings,它可以获得句子、段落和文档的向量表达,是Word2Vec的拓展,其具有一些优点,比如不用固定句子长度,接受不同长度的句子做训练样本。

推荐系统学习笔记(二)

2021-06-24
阅读 2 分钟
2.2k
用户画像到底是什么?它是对用户信息的向量化表示,就是 User Profile,俗称“用户画像”。用户画像不是推荐系统的目的,而是在构建推荐系统的过程中产生的一个关键环节的副产品。构建用户画像需要下面两个步骤。

推荐系统学习笔记(一)

2021-06-10
阅读 3 分钟
2.1k
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,这就是所谓的信息超载(information overload)问题。

Elasticsearch 推荐相关(qbit)

2020-09-21
阅读 1 分钟
1.2k
High-Quality Recommendation Systems with Elasticsearch使用 ElasticSearch 实现高质量的推荐系统Significant Terms Aggregation(Elastic 官方)Elasticsearch:significant terms aggregation(博客园)Elasticsearch:significant terms aggregation(Elastic 中国社区官方博客)本文出自 qbit snap