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它其实涉及了多个算法和技术的
比如基础统计分析
这是进行数据预处理和特征工程的重要环节，旨在深入理解数据集的特性。它包括但不限于数据总量、取值数、空值率、百分位数分析、数据分布直方图等，帮助识别适合模型的特征及潜在问题字段
。此过程支持对不同数据类型（如连续值、离散值）的适应性处理，并能周期性运行以持续监控数据质量
还有协同过滤算法
特别是基于物品的协同过滤算法，在AIRec中扮演核心角色。该算法通过计算物品间的相似度，并结合用户历史行为来生成推荐列表。其中包括多种策略，如基准基于物品协同过滤、Swing算法等，分别强调相关性、发现性和多样性，以及通过子类目、父类目、渠道收敛优化等策略来提升推荐的针对性和用户满意度
2024-08-31 16:50:37赞同 展开评论 打赏
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