关于推荐问题

Question

课程中的项目是关于预测的二分类问题，训练数据是特征+标签，而推荐系统是要为用户说生成一个item的列表，怎么使用wide&deep模型做推荐呢？数据处理和推荐的思路是什么？推荐系统中的数据是用户特征+用户的历史item，那么训练数据的标签怎么来理解呢

Answer 1

David 2021-09-27 20:50:32

真实推荐的时候 如果是像wd这样的排序模型 你需要结合业务场景设计一些特征 就像课程demo里面的那些特征 拿ctrmodel来说标签就是 曝光点击的就是正 曝光未点击的就是负

• 提问者 进击的蜂蜜 #1

  如果一个模型训练好后，怎么为一个用户做推荐。输入的是用户特征和待推荐的物品特征吗，一次输入只能是一个物品，然后模型判断用户是否会点击该物品，接着输入下一个物品。所有待推荐的物品列表最终的输出都是：点击或者不点击，那如何为这个推荐列表排序呢

• 提问者 进击的蜂蜜 #2

  麻烦老师解决我的疑问，在理CTR问题用于推荐的逻辑