长春办长春证WU

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2.计算公式：Y 根据目标设计：例如是否点击（是：1，否：0，最后预测一个 0-1 之间的点击概率）；X 根据特征工程设计：这一块就涉及到了前面提到的用户画像与内容画像，所有的画像都是对样本的特征的刻画。特征工程需要根据业务场景选择合适的特征并进行一定的加工；W 由模型训练得到。构建流程基于我们的目标，需要进行样本的收集（样本是对客观世界的具体描述），通过对已收集到的样本进行特征构造，并对其进行训练，最终求出模型参数的具体数值。

建立样本逻辑回归为有监督模型，因此需要有已经分类好的样本。正样本：用户曝光过某物品并点击。负样本：用户曝光过某物品并且没有点击。如果正负样本差距过大，可以将负样本随机抽样后与正样本一起训练。或只保留有点击行为的用户作为样本，将曝光但是没有被点击的物品作为负样本。

特征工程特征工程是对收集到的样本进行更加深度的特征刻画。虽然作为算法人员与用户接触较少，但对身边使用该产品的同学，进行深入的观察与访谈，了解他们对于所推荐内容的反馈，往往可以得到意料之外的特征开发方向。主要分为以下几个维度。

基础数据趋势数据时间数据交叉数据不同交叉方法得到的不同的参数数量
拓展阅读：Learning and Reasoning on Graph for Recommendation
staff.ustc.edu.cn/~hexn
Concept to Code:Deep Learning for Multitask Recommendation
drive.google.com/file/d
算法衡量指标硬指标：对于大多数的平台而言，推荐系统最重要的作用是提升一些“硬指标”。例如新闻推荐中的点击率，但是如果单纯以点击率提升为目标，最后容易成为一些低俗内容，“标题党”的天下。

软指标：除了“硬指标”，推荐系统还需要很多“软指标”以及“反向指标”来衡量除了点击等之外的价值。好的推荐系统能够扩展用户的视野，发现那些他们感兴趣，但是不会主动获取的内容。同时推荐系统还可以帮助平台挖掘被埋没的优质长尾内容，介绍给感兴趣的用户。

获得推荐效果如何去获得推荐效果。可以分为离线实验、用户调查、在线实验三种方法。

离线实验： 通过反复在数据样本进行实验来获得算法的效果。通常这种方法比较简单、明确。但是由于数据是离线的，基于过去的历史数据，不能够真实的反应线上效果。同时需要通过时间窗口的滚动来保证模型的客观性和普适性。

用户反馈： 当在离线实验阶段得到了一个比较不错的预测结果之后，就需要将推荐的结果拿到更加真实的环境中进行测评，如果这个时候将算法直接上线，会面临较高的风险。因为推荐结果的好坏不能仅仅从离线的数字指标衡量，更要关注用户体验，所以可以通过小范围的反复白板测试，获得自己和周围的人对于推荐结果的直观反馈，进行优化。
https://biz.ifeng.com/c/7ztFAcNJB9W
在线测试（AB test）： 实践是检验真理的唯一标准，在推荐系统的优化过程中，在线测试是最贴近现实、最重要的反馈方式。通过 AB 测试的方式，可以衡量算法与其他方法、算法与算法之间的效果差异。但是要注意的是，AB 测序需要一定的观察期以及科学的实验流程，才能证明得到的结论是真实可信的。
https://www.cnblogs.com/grtse/p/13834828.html
https://www.cnblogs.com/grtse/p/13834833.html
https://www.cnblogs.com/grtse/p/13834837.html

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标签：算法,点击,推荐,样本,离线,用户,WU,长春
来源： https://www.cnblogs.com/grtse/p/13834841.html