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
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
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
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 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
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，
