这是一篇推荐召回领域有影响力的论文,作者在introduction指出了现存两类工作的不足: 1 双塔模型(向量内积) 双塔结构过于简单,无交叉信息,不足以刻画user-item间的复杂关系。 双塔模型常用ANN或MIPS进行检索,这些检索算法设计初衷是尽可能拟合训练完的user和item向量,而非直接优化user-item交互数据。 2 TDM系列树模型...
根据数据来源,可以分为基于内容的召回模型和基于协同过滤的召回模型。基于内容的召回模型是根据物品的内容特征,如类别、标签、描述等,来匹配用户的特征和偏好,从而召回物品。基于协同过滤的召回模型是根据用户的行为数据,如浏览、点击、收藏、评分等,来发现用户和物品之间的相似性或关联性,从而召回物品。 例如,假设你是...
步骤1：人工智能大模型优化召回模型的数据采集及预处理 数据是人工智能大模型的基础，没有足够的数据，模型就无法发挥其潜力。因此，第一步是要采集和预处理好数据，为模型训练做好准备。数据采集和预处理的主要内容包括：召回模型数据采集：召回模型的数据主要包括用户的行为数据和物品的属性数据。用户的行为数据指的是...
召回模型优化的目标，就是提高召回模型的效果，即提高召回的物品的相关性和多样性，同时降低召回的物品的数量和冗余性。为了实现这个目标，我们需要对召回模型的效果进行量化和评估，即使用一些指标和方法来衡量召回模型的效果，如准确率、召回率、覆盖率、多样性、新颖度等。这些指标和方法可以从不同的角度和层面来反映...
召回模型是数字化营销中最重要的组成部分之一,它决定了用户能否看到最相关的内容或商品,从而影响了用户的满意度和转化率。传统的召回模型通常基于一些简单的规则或统计方法,无法充分利用海量的数据和复杂的用户行为。 随着人工智能大模型的发展,我们有了更强大的工具来构建基于深度数据处理的召回模型,从而提升召回的效果和...
召回模型,也叫做候选集生成模型,是一种利用人工智能技术,根据用户的行为和特征,筛选出最有可能对某个产品或服务感兴趣的用户的方法。召回模型是数字化营销的核心环节,是实现精准营销的基础。召回模型的目的是从海量的用户中,找到最有价值的潜在客户,也就是召回率高的用户,然后将他们作为目标用户,进行后续的营销活动,...
召回模型是数字化营销业务中的核心组件,它可以根据用户的行为和偏好,从海量的候选物品中,筛选出最有可能吸引用户的物品,从而提高用户的满意度和转化率。然而,传统的召回模型面临着数据稀疏、泛化能力差、难以捕捉复杂的用户和物品特征等挑战。 人工智能大模型,是一种基于深度学习的模型,它可以利用海量的数据,学习到丰富...
然后，利用召回模型，对测试集中的每一个用户，生成一个候选项的列表，称为召回列表。召回列表中的每一个候选项，都有一个对应的召回分数，表示该候选项被召回的概率或优先级。最后，利用离线评估指标，如准确率、召回率、F1值、NDCG等，来比较召回列表和测试集中的反馈，来评估召回模型的效果。离线评估指标的具体...
在数字化营销的业务场景中,召回模型是一种重要的工具,它可以根据用户的行为和属性,从海量的候选物品中筛选出最有可能感兴趣的物品,从而提高转化率和用户满意度。然而,传统的召回模型往往只能利用内部信息,即用户在平台上的行为和属性,而忽略了外部信息,即用户在其他平台或渠道上的行为和属性,以及其他来源的信息,如社...
将不同模型的输出向量,通过设定权重拼接在一起就是weighted concatenation。实验表明将一个简单样本训练的模型embedding和一个困难样本训练的模型embedding结合在一起表现很好。 Cascade Model 将模型串联起来,例如:第一阶段是简单样本训练的召回模型,第二阶段是困难样本训练的召回模型。