召回环节还会承载业务及平台建设的使命比如用户和物品的冷启动、业务流量扶持等,召回环节的好坏直接决定了后续环节的上限。 粗排 接着是粗排,早期的推进系统中粗排常常用简单的融合策略进行,实践中发现粗排中引入算法是值得的。策略的组合较多测试周期长,双塔模型的应用既解决了多路召回组合的效率问题,又避免了精排的性能...
从召回到精排,每一层漏斗其实都是有损失的,而这个损失是因为现有算法工程限制。在召回的评价指标更着重于hitrate,粗排考虑auc/gauc/ndcg,精排考虑auc/gauc。要想做出效果必须从上至下去优化,假如只是优化召回多样性,但粗排没有相应的特征召回的信息是无法透传到精排。有些团队直接放弃粗排,只用召回和精排,这样效果...
但是在有的例子中,粗排可能只是精排甚至召回的一个影子。所以,粗排的模型结构大多数情况下都很像精排或者召回。 粗排是一个非常容易照本宣科的地方,因为粗排不是必需的环节。如果你的候选数量非常少,那连召回都不需要了;如果你的精排能吃的下召回的输出,那可以考虑实验对比是不是需要粗排。但是假如不加粗排,总...
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作用:粗排是召回和精排之间的过渡阶段,它在保证召回率的同时,通过简单的模型或规则对候选物品进行初步排序,减少了后续精排的计算量。 精排(Fine-grained Ranking) 起源:精排的概念是在追求更高推荐准确性的过程中产生的。在粗排阶段过滤掉明显不符合用户兴趣的物品后,精排阶段会对剩余的候选物品进行精细的排序和打...
粗排位置十分尴尬,位于精排前,召回后。实际上,由于精排的性能问题,它不可能将召回的结果全部排,所以需要一个模型提高排序的性能,因此粗排他就是精排的影子,拟合精排结果的序。在我这边的方案是: 3.1.1 精排多目标拟合 同时标记多个目标的item,将这些item做一个交集,并标记好item在每个精排目标上是否为topN。
我们站在搜索系统里面来看包含了:召回->粗排->精排三个指标: 1、召回:关联性。指店铺关键词是否有包含客户搜索的词汇 2、粗排:类目匹配、文本匹配、商品发布时间、点击得分、交易得分 3、精排:页面满意度、商品质量、反作弊、点击预测 什么叫做召回指标?
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召回的⽬标是召回⽤户可能感兴趣的 item，会考虑多⽅⾯的因素 粗排是对召回的结果进⾏排序，top k 送⼊精排，常⽤的有两种建模⽅式：1. 独⽴建模，如在在⼴告推荐中，粗排也是优化ecpm，在推荐中也是优化Finish、Staytime等 2. 对齐精排，⽤ leaning to rank 等⽅法去学习精排的序 2...
召回的目标是召回用户可能感兴趣的 item,会考虑多方面的因素 粗排是对召回的结果进行排序,top k 送入精排,常用的有两种建模方式: 1. 独立建模,如在在广告推荐中,粗排也是优化ecpm,在推荐中也是优化Finish、Staytime等 2. 对齐精排,用 leaning to rank 等方法去学习精排的序 ...