而向量检索算法可以利用高效的计算方法和相似度计算方法,处理语义信息和大规模数据,提高检索精度和效率。 在实际应用中,召回场景下的向量检索算法可以应用于搜索引擎、信息推荐、文本分类等场景。例如,在搜索引擎中,可以利用向量检索算法将查询和网页表示为向量,计算查询和网页之间的相似度,从而提高搜索结果的质量。在信息...
在广告召回场景中,图神经网络(GNN)由于其强大的拓扑特征提取和关系推理能力成为最先进的技术之一。大规模广告召回场景通常包含了数十亿量级的商品和数百亿量级的交互关系,导致传统的基于GNN的召回方法训练效率低。在训练效率的限制下,通常只能应用浅层的图模型算法,这极大限制了图模型的表达能力,从而降低了广告召回的...
斯巴鲁汽车有限公司遵循相关法规,决定召回部分进口的2021年款傲虎系列汽车,共计2378辆,以消除潜在的安全隐患。自2022年1月26日起,此次召回行动将涵盖2021年2月18日至7月21日期间生产的车辆。 本次召回的原因是驾驶辅助系统中的自动紧急制动功能存在控制程序缺陷。在特定场景下,该系统可能会误判碰撞风险并触发紧急制动,...
两阶段召回:Inference-validating auto-regressive recall Experiments 离线实验 在线实验 读后记 References 广告位 RecGPT: Generative Personalized Prompts for Sequential Recommendation via ChatGPT Training Paradigm Highlights / TL;DR 快手2023年7月上线的工作,2024年4月投稿,序列推荐问题,在召回场景落地; 将序列推...
快手2023年7月上线的工作,2024年4月投稿,序列推荐问题,在召回场景落地; 将序列推荐中的item_id视作token,仿照ChatGPT的预训练-微调范式得到模型; 相比传统的序列推荐,在自回归训练后,对序列做增广来微调,并结合这个增广方法,设计了二阶段的检索方法来融合两种检索结果; ...
视频、帧、人脸存在层级关系；同时帧图片及人脸都有表征向量建的向量索引，支持亿级别规模，分10个分片，Top10的召回率90%以上。2. 向量检索 视频帧索引和人脸索引都集成了向量内容，通过算法提取到8.6 亿的高维视频帧向量，3800万的人脸向量，如此巨大的索引数据同时也考验我们对向量存储召回的选择，在经过多次的...
[SIGIR'21] DMTL:召回场景基于蒸馏的多目标学习方案 1. 背景介绍 推荐系统中,点击率预估是很通用的排序方法。但是,在feeds流中,pCTR只能说明用户点击这个内容的概率,而不能说明用户有多喜欢或者说在点击之后是否有可能阅读或者停留的概率。有些低质量但是标题党的内容,用户就很容易点击。但其实点击完之后,可能并不...
市场营销是一门遗憾的艺术。永远会有一些场景让你感叹,“如果再给我一次机会,我会……”Linkflow为企业的客户运营提供数据分析、内容投放、自动化流程,让策略即时落地,客户流失不再是遗憾。在这流量红利消失的时代,降低运营成本,提升客户召回效率。 在LinkFlow《全域营销直播课》中,对于全域运营的本质、如何实行真正的...
在广告召回场景中,图神经网络(GNN)由于其强大的拓扑特征提取和关系推理能力成为最先进的技术之一。大规模广告召回场景通常包含了数十亿量级的商品和数百亿量级的交互关系,导致传统的基于GNN的召回方法训练效率低。在训练效率的限制下,通常只能应用浅层的图模型算法,这极大限制了图模型的表达能力,从而降低了广告召回的...
今天我们来聊聊阿里巴巴淘宝推荐系统中的多场景高效召回框架。这个框架从0到1的落地过程,真的是让人眼前一亮。 推荐系统中的挑战 🧩在推荐系统中,匹配阶段常常遇到几个问题: 超大规模检索与低延迟的矛盾:现有的匹配方法,比如协同过滤和双塔模型,通常设计得比较轻量化,难以充分利用大量信息,导致在大规模检索时性能受...