基於多任務學習和負反饋的深度召回模型

簡介： 召回結果的好壞對整個推薦結果有着至關重要的影響，最近的一系列實踐和研究表明，基於行爲序列的深度學習推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實現既準又快的召回性能；與此同時，用戶在天貓精靈上還可以進行實時指令操控（歌名點播：「播放七里香」、風格流派推薦點播：「來點搖滾」、主動切歌：「下一首」等），如何利用這些豐富的反饋信息改進召回模型的性能，他們是怎麼做的呢？ 一 背景   傳統的推薦系統通常由

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