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学习对产品推荐进行排名

学习对产品推荐进行排名 本文将介绍如何使用流行的 XGBoost 库来解决 Learning-to-rank (LTR) 问题 Photo by 穿得不好 on 不飞溅 LTR 最常见的用例是搜索引擎和推荐系统。排名的最终目标是以有意义的顺序对项目进行排序。 本文将使用流行的 XGBoost 库进行电影推荐。 在开始研

Learning to Rank(L2R)学习记录

一、什么是排序学习？ Wikipedia的对排序学习的定义如下： “Learning to rank is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems. Traini

排序指标 --- 1、平均准确率均值 (Mean Average Precision-MAP) & 2、NDCG （normalized discounted CG-cumulative gain，累

http://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1002561 可能大家接触比较多的是MAP，MAP考虑的是0和1的排序。而NDCG则是考虑到评分的排序。 说到NDCG就需要从CG开始说起。 CG（cumulative gain，累计增益）可以用于评价基于打分/评分的个性推荐系统。假设我们推荐k个物品，这个推荐列

搜索排序算法

排序模型LTR（L2R，learning to rank） Pointwise：对排序列表中的每一项，直接学习一个值，比如可以是预估点击率（Predict CTR，pCTR），然后按照预估值从大到小排序即可。常见模型有LR、FFM、GBDT、XGBoost。GBDT是LTR中应用较多的非线性模型。Additive Groves(简称AG)是在随机森林基础上构建的模型

nDCG——搜索评价指标

nDCG - 搜索评价指标 原文地址： https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain Discounted cumulative gain(DCG, 累计折损增益)是一种排序质量的衡量标准。 在信息检索中，通常用来测量网页搜索引擎算法的有效性。 DCG对搜索结果集中的每个文档指定一个分级的相关

Spark Streaming高级特性在NDCG计算实践

从storm到spark streaming，再到flink，流式计算得到长足发展， 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路，其借鉴了spark批处理架构，通过批处理方式实现了实时处理框架。为进一步了解spark streaming的相关内容，飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师—王富平，