推荐中商品的热度时间衰减降权:牛顿冷却定律;贝叶斯平均
牛顿冷却定律
当前温度 = 上期温度 x exp(-(冷却系数) x 间隔时间)
当前热度分=上一期得分 x exp(-(冷却系数) x 间隔的小时数)
冷却系数越大下降越快;
df = df.withColumn("datediff", F.datediff(F.col("date"), F.col('action_date')))
df = df.withColumn("exp", F.exp(-F.col('datediff') * cooling_coef))
df = df.withColumn("finish_rate", F.col("finish_rate") * F.col("exp")
贝叶斯平均
参考:https://www.jianshu.com/p/013962452b12/
https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/121222067
IMDB(贝叶斯平均)
score=(v/(v+m))*R+((m/(v+m)) *CR: 某电影投票平均分v : 有效投票人数m: 最低投票人数,1250C :所有电影平均值
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