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最小二乘法 向量召回评估 协同过滤-Item-based swing 父主题： 模型工程 同意关联代理商云淘科技，购买华为云产品更优惠（QQ 78315851） 内容没看懂？ 不太想学习？想快速解决？ 有偿解决： 联系专家

概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品）…

概述 “协同过滤-Item-based”节点用于推荐场景，它通过用户和物品之间的关系计算物品之间的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的Dat…

概述 swing是一个i2i的召回算法，基于User-Item-User图结构的推荐算法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型…

概述 ALS（交替最小二乘）是一种求解矩阵分解问题的最优化方法。 “交替最小二乘”节点用于推荐，它通过矩阵分解手段快速实现用户对物品评分的预测。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dat…