在进入推荐系统之前,商品名、人名等实体名字需要嵌入低维向量。word2vec这样的流行嵌入算法的出发点是“相同语法位置上的词具有相似的向量”,而名字序列没有语法结构,导致名字向量的质量不高。 本文从“相邻的名字具有相似的向量”出发,提出一个称为名字嵌入的新方法。名字嵌入使用了一些新技巧:公式比word2vec更简单,向量模长固定为1、用相对权重处理低频名字、优化目标使用简单的均方差。 以名字相似度作为衡量标准,在NBA球队名人造集、球队名微博集和微博点赞集上,名字嵌入均显著优于word2vec。 |
本文提出一个名为滑动均值的聚类算法,尝试替代常用的k均值算法。滑动均值能处理大量的样本,自行决定类别数量,用混洗样本来避免出现很差的中心点,能够中途裁减类别数量,聚类效果显著好于k均值。在鸢尾花数据和手写数字数据上,滑动均值的聚类效果比k均值分别高9.93%和5.17%。 |
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本文提出一个名为接圆回归的点击率预测新方法,尝试替代常用的因子分解机(FM)。接圆回归用超平面拼接出一个封闭凸多面体,圈出正样本,有直观的几何解释, 能从任意初始值一次收敛到全局最优解。 拟合出来的曲面Lipschitz连续,变化平缓。在人工设计的星环集、双堆集、双月集上,接圆回归的分类准确性、解释性、平滑性全面超过FM。在同量级参数量、计算量 的条件下,接圆回归在Avazu集和Criteo集上的AUC超过FM。 |
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