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Quora是如何做推荐的_光环大数据培训
7页1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/Quora 是如何做推荐的是如何做推荐的_光环大数据培训光环大数据培训光环大数据培训光环大数据培训 http:/ ,讲师都是实战专家,有十几年的软件开发经验和 5 年以上的实战经验,在业内口碑非常不错。关于师资质量这点非常重要,大家可以去了解一下。优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业最前沿的项目、最主流的技术接触,这对你的学习成长非常的重要。前段时间,Quora 的 VPEngineering 机器学习大牛 XavierAmatriain,在 WWW2016 大会的QuestionAnsweringWorkshop 做了一个报告,MachineLearningforQ&ASites:TheQuoraExample ,我周末学习了一下,分享给大家。Quora 的 Mission:Toshareandgrowtheworldsknowledge。Quora 主要考虑的三个因素:Relevance、Quality 和 Demand。Quora 核心的数据模型及其之间的关系。Fee
2、dRanking光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/Quora 做推荐的一个最核心问题就是 PersonalizedFeedRanking。Quora 是以问题、答案与主题为核心把知识串联起来,然后基于用户的顶和踩等动作来划分内容质量,最后再通过人和问题的 Follow 关系让知识在社区内流动起来。而个人 Feed 正是这种流动的最主要的载体。Xavier 说 Quora 做 FeedRanking 的难度要比 Netflix 大,这也正常,没有更大的挑战想来Xavier 也不会跳槽是吧。QuoraFeedRanking 的首要目标是确保推送进用户 Feed 的内容应该是和用户兴趣高度相关的,其次还需要考虑的包括用户之间的 Follow 关系以及互动,Xavier 管这个叫做 socialrelevance,另外还有时间因素,比如一些和热点事件相关的问答,也应该及时地推送进用户 Feed。1、目标:PresentmostinterestingstoriesforauseratagiventimeInteresting
3、=topicalrelevance+socialrelevance+timelinessStories=questions+answers2、主要使用的是个性化的 learning-to-rank 方法3、Xavier 确认了一点,相比于时间排序(time-ordered),相关度排序大大提升了用户参与度。4、面临的挑战,potentiallymanycandidatestoriesreal-timeranking光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/optimizeforrelevance简单讲就是使用一个行为加权函数来预测用户对一个 story 的感兴趣程度。有两种可选的计算方法,一种是把所有行为弄到一个回归模型里面直接预测最终值,另外一种就是先分别预测每个动作的可能性(比如顶、阅读、分享等)然后再综合起来加权求和。第一种简单,但可解释性稍差,第二种可以更好的利用每个动作信号,但需要给每个动作配一个分类器,计算消耗大。另外 Xavier 也强调了特征工程的重要性,在这块下功夫搞一下对最终能得到一个好的ranking
4、 结果非常有帮助,如果能够实时在线的更新特征就更好了,这样可以更及时地对用户的行为作出响应。Quora 最主要的特征包括:user(e.g.age,country,recentactivity)story(e.g.popularity,trendiness,quality)interactionsbetweenthetwo(e.g.topicorauthoraffinity)从整体框架来看,Quora 的 FeedRanking 也没有什么太特别的地方,基本上也是业界的标准打法。Quora 比较特别的是它的数据模型相对其他网站更复杂,之间的关系也更多样化。比如从用户角度看,既可以 follow 其他用户 User,又可以 follow 问题 Question,还可以follow 主题 Topic。Follow 用户接收到的信息范围更广也更多样化,惊喜内容很可能就是来自于自己关注的有趣的用户,但也可能最容易制造不相关的内容噪音,这块的最重要工作是用户专业度的评估。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/Question/A
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