一、推荐算法为何要精做特征工程 机器学习工作流就好比是一个厨师做菜的过程，简单来说，清洗食材对应了清洗数据，食材的去皮、切片和搭配就对于了特征工...

粗略来看，推荐算法可以简单地分为召回和排序两个阶段。召回模块负责从海量的物品库里挑选出用户可能感兴趣的物品子集，过滤之后通常返回几百个物品。排序...

摘要：深度学习时期，与CV、语音、NLP领域不同，搜推广场景下特征工程仍然对业务效果具有很大的影响，并且占据了算法工程师的很多精力。数据决定了效...

为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系...

在推荐算法领域，时常会出现模型离线评测效果好，比如AUC、准召等指标大涨，但上线后业务指标效果不佳，甚至下降的情况，比如线上CTR或CVR下跌。...

推荐系统已经成为互联网应用提升点击率、转化率、留存率和用户体验的必备手段，然而，随着流量和数据量的爆发式增长，以及企业竞争环境日新月异的变化，快...

梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的技术，属于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可...