文章推荐系统系列：1、推荐流程设计2、同步业务数据3、收集用户行为数据4、构建离线文章画像5、计算文章相似度6、构建离线用户画像7、构建离线用户和文章特征8、基于模型的离线召回9、...
猜你喜欢:- 从 FFM 到 DeepFFM，推荐排序模型到底哪家强？
- 《文章推荐系统》系列之基于 Wide & Deep 模型的在线排序
- 产品需求挖掘与排序的2大利器：文本挖掘与KANO模型
- Spark 排序算法系列之模型融合（GBDT+LR）使用方式介绍
- 双DNN排序模型：在线知识蒸馏在爱奇艺推荐的实践
- 图形化排序算法比较：快速排序、插入排序、选择排序、冒泡排序
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
