推薦技術(shù)在百度UGC產(chǎn)品中的應(yīng)用_第1頁
推薦技術(shù)在百度UGC產(chǎn)品中的應(yīng)用_第2頁
推薦技術(shù)在百度UGC產(chǎn)品中的應(yīng)用_第3頁
推薦技術(shù)在百度UGC產(chǎn)品中的應(yīng)用_第4頁
推薦技術(shù)在百度UGC產(chǎn)品中的應(yīng)用_第5頁
已閱讀5頁，還剩14頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

推薦技術(shù)在

百度UGC產(chǎn)品中的應(yīng)用楊宇航百度社區(qū)技術(shù)部yangyuhang02@2013.10.26UGCUGC中的數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容質(zhì)量低質(zhì)高質(zhì)內(nèi)容消費檢索推薦標(biāo)簽閱讀特征收集基本屬性結(jié)構(gòu)化信息作者，分類，出版社，標(biāo)簽非結(jié)構(gòu)化信息圖書的標(biāo)題信息用戶行為熱度：點擊熱度、購買熱度協(xié)同：協(xié)同點擊、協(xié)同購買噪聲數(shù)據(jù)稀疏評分策略推薦得分基礎(chǔ)相關(guān)性圖書信息結(jié)構(gòu)化屬性非結(jié)構(gòu)化屬性熱度購買行為瀏覽行為協(xié)同概率協(xié)同購買協(xié)同瀏覽基礎(chǔ)相關(guān)性-圖書信息基礎(chǔ)相關(guān)性-熱度協(xié)同概率協(xié)同概率購買圖書Xi的情況下購買圖書Xj的概率：瀏覽圖書Xi的情況下瀏覽圖書Xj的概率：圖書推薦模型由圖書Xi推薦圖書Xj

的推薦得分文檔推薦文檔推薦框架Index相關(guān)特征輸入文檔Query分析IndexIndex推薦文檔檢索結(jié)果重排序文本相關(guān)度關(guān)鍵詞相關(guān)度檢索相關(guān)度分類相關(guān)度全部學(xué)科分類醫(yī)療衛(wèi)生工程技術(shù)自動化計算機計算機應(yīng)用計算機網(wǎng)絡(luò)材料科學(xué)……自然科學(xué)農(nóng)林牧漁人文社科xixj付費文檔推薦模型

線性加權(quán)GBDT-

GradientBoostDecisionTreeLR-LogisticRegression效果評估策略評測效果與舊版策略相比推薦效果的變化推薦覆蓋率變化40%->95+%優(yōu)質(zhì)合格不合格比例75.5%17%7.5%變好沒變變壞比例55%40%5%標(biāo)簽的應(yīng)用小清新小資八卦女神屌絲帖子吧用戶推薦是內(nèi)容消費的重要一環(huán)標(biāo)簽是一種

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論