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AI比赛-推荐系统（一）-新闻推荐05：排序模型

通过召回的操作， 我们已经进行了问题规模的缩减， 对于每个用户， 选择出了N篇文章作为了候选集，并基于召回的候选集构建了与用户历史相关的特征，以及用户本身的属性特征，文章本省的属性特征，以及用户与文章之间的特征，下面就是使用机器学习模型来对构造好的特征进行学习，然后对测试集进行预测，得到测试集中的每个候选集用户点击的概率，返回点击概率最大的topk个文章，作为最终的结果。

排序阶段选择了三个比较有代表性的排序模型，它们分别是：

  1. LGB的排序模型
  2. LGB的分类模型
  3. 深度学习的分类模型DIN

零基础入门推荐系统 - 新闻推荐_学习赛_相关的问题_天池大赛-阿里云天池

零基础入门推荐系统【排序模型+模型融合】Task5_天池notebook-阿里云天池

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