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基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負(fù)反饋的深度召回模型

來源:阿里機(jī)器智能      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/5/21      主題:其他   [加盟]

傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)通常由兩部分構(gòu)成,分別是 Candidate Generation(候選生成)和 Ranking(排序),以下圖中經(jīng)典的 YouTube 視頻推薦為例[1],整個系統(tǒng)分為了兩層:第一層是 Candidate Generation(候選生成),負(fù)責(zé)從全量的視頻中快速篩選出幾百個候選視頻,這一步通常也被成為 Matching(召回);第二層是 Ranking(排序),負(fù)責(zé)對幾百個視頻進(jìn)行精準(zhǔn)打分并重新排序,決定最終向用戶展示的結(jié)果順序。



  



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