AL本身并不限制图一中分类器的具体种类，在更新样本后，按照新的样本库直接进行二分类的有监督分类是最简单直接的方法，但考虑到我们样本标注的来之不易以及P样本集的高可靠性，我们在基于标签来进行召回是一种比较好的方法，实现难度比较低，计算量小，可解释性也很好。基于物品标签的召回可以用于两个推荐场景，一是用于物品关联物品推荐，一是用于个性化推荐，按照这
?０? 特征有效性直接决定着算法有效性。如果我们拿体重来聚类，而忽略体态特征，恐怕就很难区分出兔子和猫了。DataVisor的反欺诈工作是抓欺诈分子，包括各种恶意注册、盗号、骗贷、刷量2.t-SNE算法的用处t-SNE的一个用处是：通过视觉直观验证算法有效性，或者说是算法评估。引自3.为什么高维稀疏特征时，lr比GBDT的效果好？声明：这只是一个思路
可以总结的是，召回率的计算公式是：Recall = TP/(TP + FN),应用于推荐系统评价口径，它代表给出建议的准确精度，随着TP计数的增加及FN缺失率的降低，召回率会提高，而且它是分类器个人介绍：中科大博三学生，快手算法实习生。目前研究兴趣在于将基于强化学习的智能策略落地在推荐系统，并解决其带来适应性问题。🔥演讲题目：基于离线强化学习
三、最近几年召回算法传统的召回方式是基于启发式规则的召回方法，如基于ItemCF的协同过滤算法，直观可解释性强，实现简单，比较容易开发部署。这里主要关注的是最近几年深度学习广泛召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类，热度，LBS；协同过滤类，UserCF、ItemCF；U2T2I，如基于user tag召回；I2I类，如Embedding（Word2Vec、FastText
由于规则召回强悍的可解释、可控制性在当前也是常用的召回方式之一。3. 协同召回协同过滤(CF)作为推荐领域的活化石，论文届的千年baseline,是大家耳熟能详的的一个算法，此处就不做机器学习模型评估是确定模型在处理未见示例时的有效性和性能的关键过程。在进行模型评估时，我们需要采用一系列常见的方法来测量和比较不同模型之间的表现。下
