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推薦之召回和排序
時間 2021-01-19
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推薦系統通常分爲召回和排序兩個步驟 召回: 召回階段的主要職責是:從千萬量級的候選物品裏,採取簡單模型將推薦物品候選集合快速篩減到千級別甚至百級別,這樣將候選集合數量降下來,之後在排序階段就可以上一些複雜模型,細緻地對候選集進行個性化排序。 排序:對多個召回方法的結果進行統一打分並排序,選出最優Top K。篩選:CTR預估的rank模型,相當於精排序:使用一個點擊率預估模型(輸入用戶特徵,內容特徵
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