两层算法

‘壹’ stacking集成算法能有几层

不限，但是很多情况下，两层的效果是相对比较好的，多层反而不好。在不同的数据集上多做实验试一下。

‘贰’ 微博最常访问算法

基础及关联算法

这一层算法的主要作用是为微博推荐挖掘必要的基础资源、解决推荐时的通用技术问题、完成必要的数据分析为推荐业务提供指导。

这一部分中常用的算法和技术如下：

分词技术与核心词提取

是微博内容推荐的基础，用于将微博内容转化为结构化向量，包括词语切分、词语信息标注、内容核心词/实体词提取、语义依存分析等。

分类与 anti-spam

用于微博内容推荐候选的分析，包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别；

内容分类采用决策树分类模型实现，共 3 级分类体系，148 个类别；营销广告/色情类微博的识别，采用贝叶斯与最大熵的混合模型。

聚类技术

主要用于热点话题挖掘，以及为内容相关推荐提供关联资源。属于微博自主研发的聚类技术 WVT 算法（word vector topic），依据微博内容特点和传播规律设计。

传播模型与用户影响力分析

开展微博传播模型研究和用户网络影响力分析（包含深度影响力、广度影响力和领域内影响力）。

主要推荐算法

1. Graph-based 推荐算法

微博具有这样的特点：用户贡献内容，社会化途径传播，带来信息的爆炸式传播。之所以称作 graph-based 推荐算法，而不是业界通用的 memory-based 算法，主要原因在于：

• 我们的推荐算法设计是建立在社交网络之上，核心点在于从社交网络出发，融入信息传播模型，综合利用各类数据，为用户提供最佳的推荐结果；比如很多时候，我们只是信息传播的关键环节，加入必要的推荐调控，改变信息传播通路，后续的传播沿着原来的网络自然的传播。

• Feed 流推荐（我们称作趋势），是我们最重要的产品，而结果必须包含用户关系。

从 graph 的宏观角度看，我们的目标是建立一个具有更高价值的用户关系网络，促进优质信息的快速传播，提升 feed 流质量；其中的重要工作是关键节点挖掘、面向关键节点的内容推荐、用户推荐。

对这部分的算法做相应的梳理，如下面的表格：



这样利用 content-based 很好的解决了冷启动的问题，又充分发挥了 user-based CF 的作用，实现1+1>2 的效果。

分层模型混合：

很多情况下，一个模型无法很好的得到想要的效果，而分层组合往往会取得比较好的效果，分层模型混合即“将上一层模型的输出作为下层模型的特征值，来综合训练模型，完成推荐任务“。比如我们在做微博首页右侧的 ctr 预估排序时，采用分层逻辑回归模型，解决了不同产品间特征天然缺失与样本量差异、曝光位置带来的效果偏差等问题。