原文:推薦系統(11)—— 多目標排序應用實踐_快手

推薦場景 快手主要的流量形態 有 個頁面:在這些流量分發的場景中,推薦算法是起着核心主導作用,直接決定了用戶的體驗。 發現頁:致力於讓用戶看見更大的世界,分為單列和雙列兩種形態。 雙列 點選模式,給用戶提供選擇的自由 單列 上下滑瀏覽,給用戶沉浸式的瀏覽體驗 關注頁:一個半熟人半陌生人的社區,是私域流量的入口,比如和自己的好友互動,瀏覽關注訂閱的生產者作品。 同城頁:帶給用戶身邊觸手可及的生活。 ...

2021-06-17 15:26 0 370 推薦指數:

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推薦系統(7)-----多目標排序綜述(轉)+多任務學習(MTL)(轉)

一、多目標排序(轉) 1、概念 多目標排序:指有兩個或兩個以上的目標函數,目的是尋求一種排序使得所有的目標函數都達到最優或滿意。 在工業界推薦系統中,大多是基於隱式反饋來進行推薦的,用戶對推薦結果的滿意度通常依賴很多指標(比如,淘寶基於點擊,瀏覽深度(停留時間),加購,收藏,購買,重復 ...

Tue Jun 23 04:40:00 CST 2020 0 3982
快手推薦系統及 Redis 升級存儲

快手推薦系統及 Redis 升級存儲 借傲騰™ 補上 DRAM 短板 內容簡介: 作為短視頻領域的領先企業,快手需要不斷導入更先進的技術段來調整和優化其系統架構,以應對用戶量和短視頻作品數量的爆炸式增長; 這其中,作為短視頻系統存儲、分發和推薦的核心組件,其存儲系統的優化和性能 ...

Sun Jul 12 20:44:00 CST 2020 1 669
推薦系統(5)—— 推薦系統多目標優化(ESMM、MMOE、CGC、PLE)

1、基本思想   目前用的較多的算法ESMM和MMOE類的算法,都是基於目標的重要性是對等或線性相關來優化的,也一定程度上仿真建模解決了業務的需求。后面會細講一下最基礎的兩個算法ESMM和MMOE,這里概括一下: ESMM:定義p(CTR)為曝光到點擊的概率,那么點擊然后購買的概率為p ...

Mon May 10 20:26:00 CST 2021 0 13176
推薦系統(14)—— 快手推薦精排模型的發展史

1、參數個性化 CTR 模型 - PPNet   2019 年之前,快手 App 主要以雙列的瀑布流玩法為主,用戶同視頻的交互與點擊,觀看雙階段來區分。在這種形式下, CTR 預估模型變得尤為關鍵,因為它將直接決定用戶是否願意點擊展示給他們的視頻。彼時業界主流的推薦模型還是以 DNN ...

Wed Jun 23 23:28:00 CST 2021 0 661
推薦系統實踐 0x11 NeuralCF

前言 這一篇文章我們來談一下2017年新加坡國立大學提出的基於深度學習的協同過濾模型NeuralCF。我們在之前講過矩陣分解技術,將協同過濾中的共現矩陣分解成用戶向量矩陣以及物品向量矩陣。那么Emb ...

Sat Dec 19 01:19:00 CST 2020 2 355
 
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