图2。2 召回率与时间差的关系图
图2。3 浏览与其它交互行为日均频数比例
2。4 本章小结
本章首先对面向淘宝数据的移动推荐算法的背景、问题定义、主要的数据形式和进行了简单介绍。设计出此次算法研究的主要算法框架，并对数据预处理、特征工程、单模型预测和模型融合各阶段进行了简要的功能阐述。然后对本次设计的数据预处理阶段的数据清理和数据归约进行了介绍。
GBDT面向淘宝数据的移动推荐算法研究(6):http://www.chuibin.com/jisuanji/lunwen_97494.html
图2。2 召回率与时间差的关系图
图2。3 浏览与其它交互行为日均频数比例
2。4 本章小结
本章首先对面向淘宝数据的移动推荐算法的背景、问题定义、主要的数据形式和进行了简单介绍。设计出此次算法研究的主要算法框架，并对数据预处理、特征工程、单模型预测和模型融合各阶段进行了简要的功能阐述。然后对本次设计的数据预处理阶段的数据清理和数据归约进行了介绍。
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