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討論串[問題] 推薦系統除了預先準備結果有更好的方法嗎
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[問題] 推薦系統除了預先準備結果有更好的方法嗎
推噓7(7推 0噓 11→)留言18則，0人參與, 6年前最新作者del680202 (HANA)時間6年前 (2018/04/01 19:49), 6年前編輯資訊
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不確定這個版適不適合問這問題. 想了下應該還算跟機器學習相關就決定PO這裡了. 最近在研究怎麼作個人化的推薦系統. 目前看到的流程大致分成. 蒐集user/item清單 -> 建模 -> 打分 -> 排序 -> 儲存到某個DB給人呼叫. 也就是預先作好推薦清單然後給人使用. 之後就是一個建立一個ba
(還有478個字)
#2
Re: [問題] 推薦系統除了預先準備結果有更好的方法嗎
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者DreamRecord (初心を忘れるべからず)時間6年前 (2018/04/13 01:47), 6年前編輯資訊
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分享個人淺見. 1.. MF的optimization不只有SGD這個選項. 還有Alternating Least Square(ALS). 這招有理論保證每次update後training error會下降. (詳細可以看田神的機器學習技法第15講). 當你在update user matrix
(還有453個字)
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