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答案 1:
搜索推薦,最常見的實現(xiàn)方式是通過帶有用戶ip或者其他標(biāo)識的搜索日志來進行訓(xùn)練做出的推薦。用戶搜索過哪些詞理解為一般性購物車推薦的商品購買即可。例如,某用戶,搜索過齊秦、張雨生,張學(xué)友,某用戶搜索過-,張學(xué)友,黎明等等。因為搜索其實是一個弱用戶行為,用user base冷啟動的話效果太差,所以沒必要考慮user base,直接上item base就可以了。簡單的說,搜索建議和一般電商的also buy非常的相似,可以借鑒那邊的產(chǎn)品設(shè)計和算法實現(xiàn)。推薦《探索推薦引擎的秘密》系列 tiny4.org/blog...答案 2:
這主要涉及計算兩個query的相似度。有好幾種算法:1. 每個query會產(chǎn)生一個搜索列表,由url組成,這些url的點擊率不同,那么每個query就可以建立成一個由url組成的向量,每個url的權(quán)重是點擊率。那么兩個query相似度就可以用兩個url向量的相似度度量。2. 可以根據(jù)用戶:比如搜索了這個詞的人也搜索那個詞,這個沒有上面的準(zhǔn)確,但也可以提供一種相似度3. 可以用query返回的url對應(yīng)的網(wǎng)頁的內(nèi)容相似度來度量。答案 3:
Andrei Broder在斯坦福的計算廣告學(xué)課程有一個lecture討論了這個問題,可以看一下答案 4:
可以讀一讀《集體智慧編程》的前幾章中推薦算法的部分,簡單易懂好用。下一篇:網(wǎng)站經(jīng)常說的IA、IB的全稱是什么?兩者的區(qū)別是什么? 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】
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