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与模型推荐相关联的四种特征

发布时间:2022-06-18 02:47:59 所属栏目:搜索优化 来源:互联网
导读:下面就来看与模型推荐相关联的四种特征: 第一种特征就是热度特征,其中就涵盖了各个方面的热度,例如网站主题的热度,帖子内容分类的热度,以及网站中关键词的热度。而那些内容的热度信息在一些大型网站中会有一些意想不到的效用。 第二种特征就是相关性的
       下面就来看与模型推荐相关联的四种特征:
 
  第一种特征就是热度特征,其中就涵盖了各个方面的热度,例如网站主题的热度,帖子内容分类的热度,以及网站中关键词的热度。而那些内容的热度信息在一些大型网站中会有一些意想不到的效用。
 
  第二种特征就是相关性的特征,相关性就是要将文章的内容属性要与用户的需求相匹配。而这里的匹配分为显性匹配和隐性匹配,像一些文章分类的匹配,网页中关键词的匹配,页面主题的匹配等等这些都属于显性匹配。像一些FM模型中的匹配那就是隐性匹配。这些我们可以从内容与用户的向量距离可以看出。
 
  第三种特征就是我们常说的协同特征,这一特征在一定程度上解决了算法越走越艰难的问题。协同特征并不是看用户所浏览的内容,而是通过对一个个用户的分析来判断不同用户之间是否存在相似,比如兴趣相似,主题相似,亦或者是点击相似,从这几个方面我们就可以扩展模型的搜索能力。
 
  第四种特征就是环境特征,这一特征包括文章的发表时间,发表地点等等,这既是bias特征,也是匹配特征。
 
  在模型的训练上,绝大多数的网站都推荐自己旗下的产品能够采用实时训练。在这里的实时训练不仅节省资源而且用户对于产品的反馈也非常快。要知道在我们的网站中现如今的网站处理是要样本数据的。这里面包括点击率,展览次数以及分享程度的动作类型等等。
 
 

(编辑:衡阳站长网)

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