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LightGBM在推荐系统中的应用.docx

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    LightGBM在推荐系统中的应用

    1LightGBM在推荐系统中的应用

    1.1简介

    1.1.1LightGBM概述

    LightGBM是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）的高效机器学习算法，由Microsoft的KazuyaTakayanagi和GuolinKe等人在2017年提出。它在处理大规模数据集时，相比其他GBDT算法如XGBoost，具有更快的训练速度和更低的内存消耗。LightGBM通过以下创新技术实现了高效：

    直方图优化：使用直方图算法来加速特征的分裂点查找，同时通

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