TensorFlow Ranking框架在海外推薦業務中的實踐與應用

前言 在當今互聯網世界，推薦系統在內容分發領域扮演着至關重要的角色。如何儘可能的提升推薦系統的推薦效果，是每個推薦算法同學工作的核心目標。在愛奇藝海外推薦業務，引入TensorFlow Ranking（TFR）框架，並在此基礎上進行了研究和改進，顯著提升了推薦效果。本文將分享TFR框架在海外推薦業務中的實踐和應用。 01 算法的迭代：從傳統CTR預估到LTR 長期以來，在推薦系統排序階段廣泛應用的

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