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基于多任務(wù)學(xué)習和負反饋的深度召回模型

來(lái)源:阿里機器智能      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2020/5/21      主題:其他   [加盟]

傳統的推薦系統通常由兩部分構成,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(gè)系統分為了兩層:層是 Candidate Generation(候選生成),負責從全量的視頻中快速篩選出幾百個(gè)候選視頻,這一步通常也被成為 Matching(召回);第二層是 Ranking(排序),負責對幾百個(gè)視頻進(jìn)行準確打分并重新排序,決定終向用戶(hù)展示的結果順序。



  



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