逻辑回归中因子参照怎么更改
想知道:因子分析完后怎么用这些因子进行logistic回归分析？
想知道:因子分析完后怎么用这些因子进行logistic回归分析？
直接将生成的因子值作为自变量进行回归即可！如生成了一个fact1-1,其数据呈现的共同特征是个人主义，则可视为“个人主义”变量。
因子分子的作用之一就是降维。
因子分析后怎么进行逻辑回归？
直接将生成的因子值作为自变量进行回归即可。因子分子的作用之一就是降维，通过因子分析之后，字段维度会降低，对模型的学习压力会减小，所以可以直接作为入模的特征进行逻辑回归。其次变量因子分析后，精确度更高，可以减少过拟合分险。
kmo检验值太低怎么调高？
主成分分析,KMO值太低如何让调整数据?
1.
一般需要KMO值大于0.6即可,如果是两个分析项,KMO值一定是0.5因而建议删除掉共同度(公因子方差)值较低项,这样可以提升KMO值。
2.
如果不输出KMO值,意味着数据质量过差,建议可使用相关分析看下相关关系,如果相关系数值基本均小于0.3(或者没有呈现出显著性),则说明题项间关联性弱,则KMO值一定
请问头条推荐机制是怎么样？
今日头条帮助媒体在上亿用户中精准的找到受众，并将内容推荐给他们。那么今日头条海量文章推荐的机制是什么呢？为什么有的文章展现量几百万，有的却只推荐了几千？
今日头条它的文章推荐机制是个性化推荐机制，最大化保证推送的精准度，尽量保证对的文章推荐给对的人，为实现最精准的内容推荐。
今日头条的文章个性化推荐机制主要是： 相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐。基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。
基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。
基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。
基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。
基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。
基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。
基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐
算法分发原理
算法分发系统概览简化的算法分发模型
用户画像（user profile）：根据用户的社会人口属性，生活习惯，消费行为等信息而抽象出的一个标签化用户模型。
标签tag/label构建用户画像的核心作用是给用户打标签标签的类型越精确，我们推荐的效果会越好,标签是对用户信息分析得来的高度精炼的特征标识,标签来源是用户消费习惯，从而进行精准营销.许多的标签集合就构成了用户画像
用户画像的作用：精准营销，分析产品潜在用户，定向特定群体
效果评估，完善产品运营，提升服务质量
服务产品的私人定制，个性化服务某类群体，甚至每一位用户用户画像的构建流程基础数据收集，行为建模，构建画像
基础数据包括网络行为数据，服务内行为数据，用户内容偏好数据，用户交易数据。
行为建模则是通过文本挖掘，自然语言处理，机器学习，预测算法，聚类算法。
构建用户画像则是通过用户的基本属性，购买能力，行为特征，兴趣爱好，心理特征，社交网络。
为用户设置调整标签有哪些策略？
过滤噪声：过滤停留时间短的点击，打击标题党。
惩罚热点：用户在热门文章上的动作做降权处理。
时间衰减： 随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会越大。
惩罚展现：如果一篇推荐给用户的文章，没有被点击，
4.推荐算法
推荐算法，召回策略
典型推荐算法
协同过滤
逻辑回归
深度神经网络
因子分解机
梯度提升树
协同过滤算法目前是推荐系统领域最基本、应用最为广泛的算法。
通过分析和利用用户的历史行为来给用户的兴趣建模，并根据用户的兴趣对用户作出推荐。
协同过滤分两种，有基于用户和基于物品的。
基于用户的协同过滤最早应用于邮件的过滤和新闻推荐中。
基于物品的协同过滤，最早由亚马逊的推荐系统专家提出，在商业界广泛应用。
基于用户的协同过滤的基本假设：一个用户会喜欢和他有相似兴趣、喜好的用户群喜欢的物品。
为了给目标用户做推荐，首先应该找到与该用户在兴趣喜好上最相似的一组，然后做推荐。
两个用户相似，是指这两个用户喜欢过的物品集合相似。
基于物品的协同过滤的基本假设是用户会喜欢和他以前喜欢过的物品，相似的物品。这种在电商的推荐里非常常见。
推荐的时候，首先从用户行为历史数据中检索他之前喜欢过的物品集合，然后从尚未推荐的物品里找到和他喜欢的物品相似的物品，进行推荐。
典型召回策略
根据兴趣标签找到相应文章，取回排序靠前文章。
推荐系统的数据依赖
推荐模型的特征抽取需要用户和内容的各种标签
召回策略需要获取用户侧和内容侧的各种标签
用户标签挖掘和内容分析是搭建推荐系统的基石