CIKM2019比赛的剖析

源自于对项目的不断追求和优化提升点的归因分析,在总结中前行,在分析中进步.

核心思想是:基于用户相似-物品相似来进行推荐  用户商品的向量内积即距离代表兴趣来建模

EDA:浏览、喜欢、收藏、加购 进行兴趣权重构建

召回阶段:关联规则Aprior、兴趣、热门、

排序:正、负样本从召回采样  特征重要性排序

代码分析:


减少内存优化

召回:生成用户日志、热度商品、原始的矩阵、合并、保存稀疏矩阵到稠密矩阵、统计稠密矩阵?、生成召回序列

生成特征文件:为了排序阶段做准备

疑惑点:线下和线上 类似于测试版本和生产版本?

代码参考链接:https://github.com/ChuanyuXue/CIKM-2019-AnalytiCup

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