第一章：推荐系统架构与机器学习基础理论

同学笔记

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  weixin_45928741 2020-10-10 10:05:57

  来源：机器学习的发展历程与架构原理 查看详情

  1PB = 1000000GB
  推荐系统：信息过载

        包括：前台展示，后台日志，推荐算法，三个部分

   

   

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  panda_cute 2020-09-19 14:29:39

  来源：多样性的度量——相似度 查看详情

  推荐列表的多样性：Diversity(R(u))

  s(i,j) 物品i与物品j的相似性

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  panda_cute 2020-09-19 10:45:06

  来源：信息熵与基尼指数衡量覆盖率 查看详情

  信息熵：度量一个事物中包括的信息量

  一个事物越确定，越已知，未知就越少，它包括的信息量越少

  Ｐ（ｉ）为事件ｉ出现的概率

  ｎ为事件总数

  一个推荐系统的长尾效应越明显，其信息熵越小

  基尼系数也可用来度量长尾

  覆盖度：能够推荐出来的物品种类总数占总物品种类集合的比例

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