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推荐系统学习笔记（十一）预估分数融合

news 2025/8/11 13:19:37

之前的排序得到了预估的分数

1. 最简单的加权和：

p_\text{click} + w_1 \cdot p_\text{like} + w_2 \cdot p_\text{collect} + \cdots

2. 点击率乘以其他项的加权和

p_\text{click} (1+ w_1 \cdot p_\text{like} + w_2 \cdot p_\text{collect} + \cdots)

3. 海外某短视频APP的融分公式

(1 + w_1 \cdot p_\text{time})^{\alpha_1} \cdot (1 + w_2 \cdot p_\text{like})^{\alpha_2} {\text{\color{blue}{ $\cdots$ }}}

4. 国内某老铁短视频APP的融分公式

根据预估时长 p_{time}，对 𝑛 篇候选视频做排序, 如果某视频排名第 r_{time}，则它得分

\frac{1}{r_\text{time}^\alpha + \beta}（时长越长排序越靠前则得分越高）

对点击、点赞、转发、评论等预估分数做类似处理

最终融合分数：

\frac{w_1}{r_\text{time}^{\alpha_1} + \beta_1} + \frac{w_2}{r_\text{click}^{\alpha_2} + \beta_2} + \frac{w_3}{r_\text{like}^{\alpha_3} + \beta_3} + \cdots

5. 某电商的融分公式

电商的转化流程：曝光 → 点击 → 加购物车 → 付款；

模型预估：点击率、加购物车率、付款率，分别记作p_\text{click}\setminus p_\text{cart} \setminus p_\text{pay}

最终融合分数：

p_\text{click}^{\alpha_1} \times p_\text{cart}^{\alpha_2} \times p_\text{pay}^{\alpha_3} \times \text{price}^{\alpha_4}

http://www.xdnf.cn/news/1265311.html

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