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画画/天文/数据分析………
当然会接广告系统和使用推荐算法,随机的广告推荐效果很差,CTR不会很高。
目前效果广告上有多种模型,一个是GBDT,LR类的模型,采用Batch Training;
如果训练样本规模过大,从HDFS拉取数据所消耗的时间占比很高,这时候一般采用online learning的方式,根据线上实时的用户行为来训练,相当于模型是持续不断在训练的。
在GBDT,LR这类模型上,特征工程是很重要的,有时候合理的特征交叉带来的提升比模型选择带来的提升要大。一般来说,特征工程也是非常消耗人力的,因此现在业界都在探索用深度学习来做推荐,因为深度学习本身具备特征交叉的能力,不依赖人工特征工程。
入门可以看《数据挖掘导论》,这本书写得不错。
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当然会接广告系统和使用推荐算法,随机的广告推荐效果很差,CTR不会很高。
目前效果广告上有多种模型,一个是GBDT,LR类的模型,采用Batch Training;
如果训练样本规模过大,从HDFS拉取数据所消耗的时间占比很高,这时候一般采用online learning的方式,根据线上实时的用户行为来训练,相当于模型是持续不断在训练的。
在GBDT,LR这类模型上,特征工程是很重要的,有时候合理的特征交叉带来的提升比模型选择带来的提升要大。一般来说,特征工程也是非常消耗人力的,因此现在业界都在探索用深度学习来做推荐,因为深度学习本身具备特征交叉的能力,不依赖人工特征工程。
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