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關于時間流逝懲罰的一點討論

視頻中關于時間流逝的懲罰應用在對物品相關性的計算上,從我的理解來說,物品間的相關性是相對穩定的,一個月前的用戶購買行為和一天前的用戶購買行為對相關性的貢獻應該沒有本質的差異。而用戶對于物品的興趣是會隨時間變化的,是否在計算用戶興趣時,使 r = r2 * f(t)更好?? r2為原用戶對物品興趣的評價(點擊,收藏,購買等)? ?


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您好,我理解您所說的物品間相關性是穩定的是指的物品的屬性計算,比如我們兩個都是講宮斗的電視劇,兩個不同品牌但都是薯片的零食等等。我們這里cf得到的item sim矩陣是基于用戶的行為來體現的。用戶的興趣會隨時間變化。比如我一年之前喜歡籃球,我愛看科比?,F在我喜歡綜藝,我愛看爸爸去哪兒。這兩個物品都被我行為過,如果不加時間衰減,那么我就給這倆物品的相似度計算過程中分子貢獻1,如果算了時間衰減,也許我的貢獻就是0.01.如果用戶中存在很多這樣的‘我’,不衰減豈不是 爸爸去哪兒 和科比成了很相似的。您理解一下看看有什么問題我們繼續交流。

0 回復 有任何疑惑可以回復我~
#1

Archvy 提問者

謝謝,很有道理,非常期待進階課程
2018-10-29 回復 有任何疑惑可以回復我~

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