4.3 Embedding模型召回 1 开篇 随着互联网的发展,特别是移动互联网的飞速发展,信息过载问题日益严重,用户很难在海量信息中找到自己感兴趣的内容。为了解决这一问题,推荐系统应运而生,其通过大数据和算法建模等方法,分析用户的历史行为,挖掘优化的兴趣偏好,为用户提供个性化的内容推荐。而为了应对候选物品库的日益增大,推...
2016年,YouTube发表了深度学习推荐系统论文Deep Neural Networks for YouTube Recommendations,是一篇理论和实践俱佳的论文,论文提到了如何从百万量级视频中快速召回几百个视频,同时保证召回的效果。 图2 YouTube召回模型架构 图2是YouTube召回模型的架构,这里主要从特征输入、模型训练、如何获取用户/视频Embedding、线上...
排序系统一般分为:召回和排序两个阶段。其中排序又分了粗排和精排。 召回 召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个,召回一般由多路组成,每一路会有不同侧重点(优化目标)。在推荐系统中,不同路代表了不同的优化目标。 排序 排序阶段就是把召回的结果进行排序,把topK(k一般都是个位数)结果作为推荐系统最...
考虑系统层面:增强系统的鲁棒性;部分召回失效,其余召回队列兜底不会导致整个召回层失效;排序层失效,召回队列兜底不会导致整个推荐系统失效。 系统多样性内容分发:图文、视频、小视频;精准、试探、时效一定比例;召回目标的多元化,例如:相关性,沉浸时长,时效性,特色内容等等 可解释性推荐一部分召回是有明确推荐理由的:很...
NFEP：理解向量化召回的统一框架 向量化召回简介 Near：如何定义“近”？Far：如何定义“远”？Embedding...
1、准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。
下面详细介绍一下推荐系统召回模块的架构设计。1.召回模块架构 召回模块架构 上图是目前业界互联网大厂...
基于内容的召回(CB召回),一般也叫做标签召回,和协同过滤不一样的地方在于,CB召回更多的依赖物品的内容标签,根据用户对标签的喜好记录,进行召回。而协同过滤更多是利用用户和物品的互动,发现用户或者物品本身的关联,利用这种关联性进行推荐。可以看出,协同过滤需要较多的用户和物品历史信息,才能获得更好的结果,对于冷启动...
1.2.1 多模态语义召回 在内容推荐场景内,存在大量新内容需要冷启动,我们主要通过语义和多模态2种方式。相对于搜索任务,语义匹配是一个从单点到多点,解空间更大更广的问题。首先是用户行为的不确定性,内容推荐场景下用户决策空间更大更广,从而导致用户对推荐系统的反馈信号本身就存在较大的不确定性;再就是语义空间...
单路无子策略召回可以用于详情页推荐的场景中。多路多个子策略逐层召回或多路无子策略召回以及逐策略多个子策略逐层召回或逐策略无子策略召回则常用于首页推荐的场景中(当然,详情页推荐用多路召回也是可以的)。 对于多路召回,在总的召回item数量确定的情况下需要给每一路分配多少item数量: ...