推荐算法的多模型融合_两个算法怎么融合

作者：正经夜光杯 | 2024-08-03 17:26:49

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两个算法怎么融合

1）线性加权融合法

多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处呢，这里总结一些常见的融合方法：

1）线性加权融合法

线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：

Score是给用户（user）推荐商品（item）的得分，β是算法 K 的权重，rec是算法 k 得到的用户（user）对商品 item 的推荐得分。这种融合方式实现简单，但效果较差。因为线性加权的参数是固定的，实践中参数的选取通常依赖对全局结果升降的总结，一旦设定后，无法灵活的按照不同的推荐场景来自动变换。比如如果某个场景用算法 A 效果较好，另外一种场景用算法 B 效果较好，线性融合的方式在这种情况下不能取得好的效果。为了解决这个问题，可以通过引入动态参数的机制，训练用户对推荐结果的评价、与系统的预测是否相符生成加权模型，动态的调整权重使得效果大幅提升。

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