solution implement(之后会上传代码).
CIKM 2019 EComm AI - Efficient and Novel Item Retrieval for Large-scale Online Shopping Recommendation
kupu
- 初赛 43/1003
- 复赛 10/1003
主要是内存很小，数据要采样，如果数据量可以再大一点，结果应该可以更好:(
- [in CIKM] (http://www.cikm2019.net/challenge.html).
- [in tianchi] (https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231721/introduction).
这是一个推荐topK类型的问题.
要从全量商品库中精确地检索到用户最感兴趣的topK个商品，并且要求时间复杂度在O(n)以下(TRACK1没有时间复杂度要求)，即避免穷举计算.
提供方案的时间复杂度必须在O(n)以下才被视作有效
对于类似于构建索引结构的预处理操作，其处理流程不计入时间复杂度计算
初赛与复赛的评价指标不一样，所以初赛复赛的解决方案会不太相同
- 初赛指标: 推荐的item可以包含之前点击过的
- 复赛指标: 推荐的item不能包含之前点击过的<br
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