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【推荐算法】精排模型总结

同时，它包含大量语义信息，可以很好地度量特征间的相似度，并具备一定的模糊查找能力。一般来说，两个特征越相似，其。常被称为“嵌入”或“向量”，它可以将高维稀疏特征转换为低维稠密向量，实现降维，其最典型的应用是自然语言处理中的词向量（例如在电商场景中，“拖鞋”和“皮鞋”两个商品类目特征的向量距离，比“拖鞋”和“纸巾”要小，如图。层，作用是将高维稀疏的输入特征转换为低维稠密的特征向量，并实现一定的模糊查找能力。的维度一般建议取特征枚举值个数的四次方根，枚举值多，向量维度高，会导致参数规模过大。

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推荐系统是一种信息过滤系统，它的目标是预测用户对物品的偏好程度。在Python中，我们可以使用多种技术来实现推荐算法，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及利用机器学习模型的混合推荐系统。

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