在推荐系统中,往往有千百万量级的候选物品,对其进行一一排序是不现实的,因此通常的做法是「先筛选再排序」: 筛选部分即召回层,其依据用户信息,从千百万量级的候选物品中筛选出几百个物品的同时,需要保证召回率; 排序部分即排序层,即对筛选出的物品进行排序,该过程需保证准确率(即用户点击率)。 召回层通常有如下几类方法: 通过逻辑筛选
优化倒排的主要目的是提升cb召回的推荐效果,常见的倒排基本是和线上排序指标⼀致的,比如,如果排序的指标是点击率,倒排理所应当,也是点击率。但这样的排序方式有个小问题,因为倒排排序使用的是后验的值,而排序通常也是单指标排序,这样,就很容易出现我们之前提到的,单指标被hack的问题,比如,用点击率倒排,头部都是...
一、召回层和排序层的功能特点 “召回层”处于推荐系统的线上服务模块之中,推荐服务器从数据库或内存中拿到所有候选物品集合后,会依次经过召回层、排序层、再排序层(也被称为补充算法层),才能够产生用户最终看到的推荐列表。 召回层就是要快速、准确地过滤出相关物品,缩小候选集; 排序层则要以提升推荐效果为目标,...
召回层处于线上服务模块之中,推荐服务器从数据库或者内存中拿到候选物品集合后,依次经过召回层、排序层、重排策略层后,才能产生推荐列表。 在设计召回层时,计算速度和召回率不可兼得,想要计算快,那么策略或模型会比较简单,造成召回率低;想要召回率高,会采用较复杂的策略或模型,造成计算慢。 业界设计召回层时,主要采...
2.1.9 召回与排序 新建hbase表 create'lg_recall', {NAME=>'als', TTL=>1296000, VERSIONS=>999999} alter'lg_recall', {NAME=>'content', TTL=>1296000, VERSIONS=>999999} alter'lg_recall', {NAME=>'online', TTL=>1296000, VERSIONS=>999999} ...
召回模型是推荐系统中的一个重要组成部分，它的作用是从海量的候选项中，快速地筛选出一小部分与用户相关的候选项，为后续的排序和展示提供输入。召回模型的效果直接影响了推荐系统的性能和用户体验，因此，评估召回模型的效果是非常必要的。在线评估的基本思路是，利用真实的用户数据，来观察用户的行为和反馈，来评估...
查询结果的底层召回方法包 括:根据搜索用户输入的目标查询式,从资源库 中获取与目标查询式关联的查询资源;获取各查 询资源的比对评分特征,其中,比对评分特征包 括基础相关特征;将各查询资源的比对评分特征 输入至预先训练的排序模型中,获取所述排序模 型输出的,与各查询资源对应的相关性评分值, 其中,排序模型为 ...