【精品投稿】推荐系统评测心得
推荐系统评测心得 做推荐算法的质量工作将近一年，这一年尝试了很多东西，踩了不少坑，也对推荐的评测工作稍微有了些自己的心得，现在分享出来，希望能和做这块工作的同学一起交流、探讨，也欢迎多拍砖，多提意见。 推荐系统 目前推荐技术的应用已经非常较普及了，新闻、商品、问答、音乐，几乎都会用到推荐算法来为你呈现内容。下面是淘宝、知乎、微博三个app的推荐模型，可以看到推荐都在非常重要的位置。 在介绍推荐算法评测之前，我先简单说下推荐系统，这里我以商品为例，简单描述下推流程，让大家更明白一些，一般推荐主要包含以下步骤： 召回->打分排序->透出 召回 召回阶段通常的手段是协同过滤比较场景的i2i,u2i等这种x2x，也有使用embedding的方式通过向量之间的距离进行召回。以i2i为例，假如现在要针对我推荐一个商品，那么首先要找到我感兴趣的物品 ，这些数据是通过我的历史行为来进行获取，比如拿到我最近一段时间内的点击、加购、收藏、购买的物品，将这些商品做为trigger进行召回，协同算法的具体就不再这里叙述了，有兴趣可以看下链接，最终我们按照协同过滤算法算出商品之间的相似分值，然后按照一定数量进行截断，因为这里截断也是依靠分数来进行的，所以一般这一步也称粗排。这样召回截断就完成了。 打分 召回完商品后，我们需要对这些商品进行再一次的精排，这里需要用模型来预估ctr，一般情况下LR、GBDT