召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类，热度，LBS；协同过滤类，UserCF、ItemCF；U2T2I，如基于user tag召回；I2I类，如Embedding（Word2Vec、FastText），GraphEmbedding（Node2Vec、DeepWalk、EGES）；U2I类，如DSSM、YouTube DNN、Sentence Bert；模型类：模型类的模式是将用户和item...
1.1.3 线上serving:考虑到召回的高性能需求,首先用训练好的召回模型得到user_id相应的user embedding向量,item embedding向量可以线下计算完成(如存储到redis中),然后使用最近邻检索方法(比如faiss,faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索的框架)找到相似度最高的 top-N 条候选item返回。 1.2 双塔类召回模型(user和item...
5. TDM树召回 6.总结 参考文献 0.背景 承接上文推荐系统架构浅谈,我们今天来聊聊推荐系统中的推荐召回。 如图0.1,大型的推荐系统一般由召回、粗排、精排和重排四部分组成,我们今天要聊展开讨论的推荐召回则在推荐系统中最底一层。 图0.1 推荐细分四阶段 很多刚入坑的不久,或者在校学习的同学们对推荐算法的学习和...
召回层:召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类,热度,LBS;协同过滤类,UserCF、ItemCF;U2T2I,如基于user tag召回;I2I类,如Embedding(Word2Vec、FastText),GraphEmbedding(Node2Vec、DeepWalk、EGES); * U2I类,如DSSM、YouTube DNN、Sentence Bert; 在这里插入图片描述 模型类:模型类的模式是将...
推荐系统[二]:召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]
在上篇《超强指南!推荐算法架构——重排》中我们结合算法架构重排进行解读分析,本篇将深入召回这个模块进行阐述。 一、推荐算法总体架构 (一)推荐算法意义 随着互联网近十年来的大力发展,用户规模和内容规模均呈现迅猛发展。用户侧日活过亿早已不是什么新鲜事,内容侧由于UGC生产方式的普及,拥有几十亿内容库的平台也屡见...
推荐系统-探索与利用(bandit算法、UCB、MAB、汤姆森采样)虽然多路召回是工程实用的方法，但由于不同的召回链路可能需要不同召回参数M进行卡控召回量级，而且不同的召回链路是通过不同设计角度实现，链路策略间是割裂的，无法对于全部召回的商品进行综合评判，可能导致效率好的召回链路没有召回全，而效率差的召回链路召回...
模型类:模型类的模式是将用户和item分别映射到一个向量空间,然后用向量召回,这类有itemcf,usercf,embedding(word2vec),Graph embedding(node2vec等),DNN(如DSSM双塔召回,YouTubeDNN等),RNN(预测下一个点击的item得到用户emb和item emb);向量检索可以用Annoy(基于LSH),Faiss(基于矢量量化)。此外还见过用逻辑回归...
模型类:模型类的模式是将用户和item分别映射到一个向量空间,然后用向量召回,这类有itemcf,usercf,embedding(word2vec),Graph embedding(node2vec等),DNN(如DSSM双塔召回,YouTubeDNN等),RNN(预测下一个点击的item得到用户emb和item emb);向量检索可以用Annoy(基于LSH),Faiss(基于矢量量化)。此外还见过用逻辑回归...
召回算法的核心策略。 1. 基于内容的召回:这是最基本也是最重要的策略之一。算法会根据用户画像中的兴趣标签,在内容库中寻找与之匹配的内容。一个用户对旅游感兴趣,算法就会从内容库中找出带有旅游相关标签的文章、视频等。这种召回方式能够保证推荐内容与用户的兴趣直接相关,满足用户对特定领域信息的需求。 2. 协同...