24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典

作者回复: GBDT + LR和协同过滤是推荐系统中常用的两种算法，它们在推荐问题的建模和解决方式上有一些区别。 GBDT + LR：这种方法将GBDT和LR结合起来，首先利用GBDT对用户和物品的特征进行建模和学习，得到一组高维稀疏特征的表示，然后将这些特征作为LR模型的输入，通过二分类问题来进行推荐。GBDT负责提取特征，LR负责做预测。这种方法可以更好地捕捉复杂的非线性关系和用户行为模式，提高模型的预测性能。 协同过滤：协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，主要利用用户之间的行为相似性或者物品之间的关联性来进行推荐。协同过滤不需要依赖特征工程，直接根据用户与物品之间的交互信息进行计算。最常见的协同过滤方法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。 至于召回和排序的分类，召回是指从海量候选物品中快速筛选出一小部分潜在的推荐物品，而排序是在召回的物品中通过打分或排名来确定最终推荐的物品顺序。GBDT + LR和协同过滤算法都可以用于召回和排序的阶段。 在召回阶段，GBDT + LR可以用于构建精确且高效的召回模型，通过学习用户和物品的关系来筛选出潜在的推荐候选集。协同过滤也可以用于召回，例如基于用户的协同过滤可以通过计算用户之间的相似度来找到相似用户喜欢的物品。实际上，召回阶段的算法种类很多，可以根据具体的需求和场景选择合适的方法。 在排序阶段，GBDT + LR可以利用丰富的特征信息和模型的非线性能力，对召回的候选物品进行打分或排序，推荐给用户。协同过滤也可以用于排序，例如基于物品的协同过滤可以通过计算物品之间的相似度来给推荐物品排序。 需要根据实际情况来选择适合的算法和阶段，以实现准确和个性化的推荐效果。

作者回复: Q1：一般情况下，模型的训练确实需要大量的计算资源和时间。模型的训练通常涉及大规模的数据集和复杂的计算过程，因此通常需要使用高性能的计算机或者分布式计算集群来进行训练。一旦模型训练完成后，用于计算阶段的资源需求可能会相对较少，因为计算阶段通常只需加载模型和输入数据，然后执行预测或推理操作。但需要注意的是，模型计算的资源需求仍然取决于模型的大小、复杂度以及输入数据的规模。 Q2：GBDT+LR（Gradient Boosting Decision Tree + Logistic Regression）是一种常用的集成学习方法，它将GBDT的输出作为LR的输入，用于进一步提升模型的性能。GBDT+LR的方法在实际应用中是比较常见的，尤其在点击率预测、推荐系统等场景中取得了很好的效果。 相对于单独使用GBDT或LR，GBDT+LR通过结合两种模型的优势，可以更好地处理非线性特征和高维稀疏特征，具有较强的表达能力和泛化性能。此外，由于GBDT和LR的计算都是可并行化的，所以在消耗硬件资源方面并不会太多，通常可以在普通的计算机或者少量节点的分布式环境中运行。当然，具体的资源消耗还取决于数据集的大小、特征的维度等因素。