原文:推荐系统(11)—— 多目标排序应用实践_快手

推荐场景 快手主要的流量形态 有 个页面:在这些流量分发的场景中,推荐算法是起着核心主导作用,直接决定了用户的体验。 发现页:致力于让用户看见更大的世界,分为单列和双列两种形态。 双列 点选模式,给用户提供选择的自由 单列 上下滑浏览,给用户沉浸式的浏览体验 关注页:一个半熟人半陌生人的社区,是私域流量的入口,比如和自己的好友互动,浏览关注订阅的生产者作品。 同城页:带给用户身边触手可及的生活。 ...

2021-06-17 15:26 0 370 推荐指数:

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推荐系统(7)-----多目标排序综述(转)+多任务学习(MTL)(转)

一、多目标排序(转) 1、概念 多目标排序:指有两个或两个以上的目标函数,目的是寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。 在工业界推荐系统中,大多是基于隐式反馈来进行推荐的,用户对推荐结果的满意度通常依赖很多指标(比如,淘宝基于点击,浏览深度(停留时间),加购,收藏,购买,重复 ...

Tue Jun 23 04:40:00 CST 2020 0 3982
快手推荐系统及 Redis 升级存储

快手推荐系统及 Redis 升级存储 借傲腾™ 补上 DRAM 短板 内容简介: 作为短视频领域的领先企业,快手需要不断导入更先进的技术段来调整和优化其系统架构,以应对用户量和短视频作品数量的爆炸式增长; 这其中,作为短视频系统存储、分发和推荐的核心组件,其存储系统的优化和性能 ...

Sun Jul 12 20:44:00 CST 2020 1 669
推荐系统(5)—— 推荐系统多目标优化(ESMM、MMOE、CGC、PLE)

1、基本思想   目前用的较多的算法ESMM和MMOE类的算法,都是基于目标的重要性是对等或线性相关来优化的,也一定程度上仿真建模解决了业务的需求。后面会细讲一下最基础的两个算法ESMM和MMOE,这里概括一下: ESMM:定义p(CTR)为曝光到点击的概率,那么点击然后购买的概率为p ...

Mon May 10 20:26:00 CST 2021 0 13176
推荐系统(14)—— 快手推荐精排模型的发展史

1、参数个性化 CTR 模型 - PPNet   2019 年之前,快手 App 主要以双列的瀑布流玩法为主,用户同视频的交互与点击,观看双阶段来区分。在这种形式下, CTR 预估模型变得尤为关键,因为它将直接决定用户是否愿意点击展示给他们的视频。彼时业界主流的推荐模型还是以 DNN ...

Wed Jun 23 23:28:00 CST 2021 0 661
推荐系统实践 0x11 NeuralCF

前言 这一篇文章我们来谈一下2017年新加坡国立大学提出的基于深度学习的协同过滤模型NeuralCF。我们在之前讲过矩阵分解技术,将协同过滤中的共现矩阵分解成用户向量矩阵以及物品向量矩阵。那么Emb ...

Sat Dec 19 01:19:00 CST 2020 2 355
 
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