推薦系統中召回策略
推薦系統一般分為兩個階段，即召回階段和排序階段。召回階段主要是從全量的商品庫中得到用戶可能感興趣的一小部分候選集，排序階段則是將召回階段得到的候選集進行精准排序，推薦給用戶。 推薦系統中幾種常用的召回策略。主要有協同過濾、向量化召回和阿里最近在Aicon中提到的深度樹匹配模型。 1、協同 ...
原文：搜索系統中召回模型
背景 總結自己做過的 向量檢索技術實現醫療文章語義召回 搜索項目 如何query向量化，title向量化 圖 在線模塊query過模型，轉成query vec 圖 離線模塊title過模型，轉成title vec 如何train出simnet模型 圖 訓練simnet模型 如何構建title vec的向量檢索數據庫 https: blog.csdn.net m article details 如何 ...
2020-07-07 09:21 0 652 推薦指數：
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常見搜索召回方式
and召回 or召回 相應elastic search語句：https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/10324248.html weak and召回方法 https://www.cnblogs.com/daremen/p ...
深度召回模型在QQ看點推薦中的應用實踐
本文由雲+社區發表 作者：騰訊技術工程 導語：最近幾年來，深度學習在推薦系統領域中取得了不少成果，相比傳統的推薦方法，深度學習有着自己獨到的優勢。我們團隊在QQ看點的圖文推薦中也嘗試了一些深度學習方法，積累了一些經驗。本文主要介紹了一種用於推薦系統召回模塊的深度學習方法 ...
推薦系統中為什么要有召回、粗排、精排
推薦系統中的召回和排序 在推薦系統中一般會分為召回和排序兩個階段： 召回 召回的目標是從千萬級甚至億級的候選中召回幾千個item，召回一般由多路組成，每一路會有不同的側重點（優化目標），如在廣告中成熟期廣告和冷啟動廣告分為兩路召回（如果廣告比較多，還可能分冷熱廣告分別召回）。在推薦系統 ...
計算廣告（4）----搜索廣告召回（也叫match、觸發）
一、搜索廣告形態 1、特征工程 特征主要有用戶畫像（user profile）、用戶行為（user behavior）、廣告（ad）和上下文（context）四部分組成，如下所示： 2、平台算法主要分三部分：召回匹配 + 推薦排序 + 廣告展示 https ...
推薦系統（15）—— 召回的Swing算法
1.Swing算法介紹 Swing算法原理比較簡單，是阿里早期使用到的一種召回算法，在阿里多個業務被驗證過非常有效的一種召回方式，它認為 user-item-user 的結構比 itemCF 的單邊結構更穩定。 為了衡量物品i">ii和j">jj的相似性，考察都購買了物品 ...
統計中的精度和召回率的解釋
召回率(Recall Rate,也叫查全率)是檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的相關文檔數的比率，衡量的是檢索系統的查全率；精度是檢索出的相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量的是檢索系統的查准率。 召回率(Recall)和精度(Precise)是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個 ...