粗排(Coarse Ranking) 起源:粗排的概念是在推荐系统追求更高性能和效率的过程中形成的。由于召回阶段可能会产生大量的候选物品,直接对所有候选物品进行精细排序可能会导致计算成本过高。因此,粗排阶段的作用是对候选物品进行初步排序,过滤掉明显不符合用户兴趣的物品,减少后续精排的计算量。 目的:在保证一定召回率的前提...
目前市面上比较成熟的推荐系统分为冷启动-召回-粗排-精排-重排五个阶段,不过其实冷启动相对而言很多时候是自成体系的,其主要起到的作用有两方面,第一是item冷启动,即让新入库的item得到足够曝光,从而让一些新的高质量item能够迅速蹿起,从而快速下发给用户,满足用户的兴趣和需求。第二是user冷启动,即新来了一个...
AI产品设计之AI Agent与推荐策略结合 Agent与RAG如何组合进行AI产品设计上次已经分享过了,基于旅游案例再进一步剖析,如果通过AI Agent引用推荐系统,实现效果提升。这里介绍了推荐系统的召回、粗排、精排和重排逻辑,并通过案 - AI产品经理实践于20240607发布在抖音,已经
朱翔宇: 说起排序,对排序的认知还停留在召回阶段召回的item经过粗排过滤,剩下较少的item在精排中打分,按epcm或者其他策略挑选出最终要曝光的item。精排模型往往都是point-wise的,一个…阅读全文 赞同239 8 条评论 分享收藏 2020年精排模型调研 Ruhjkg Ruhjkg: 前言 最近由于工作需要调研...
这三块领域耦合情况比较大,后续会通过比如:搜索推荐系统整个项目进行耦合,各项算法都会耦合在其中。举例:知识图谱就会用到(图算法、NLP、ML相关算法),搜索推荐系统(除了该领域召回粗排精排重排混排等算法外,还有强化学习、知识图谱等耦合在其中),后续会持续实现。
learn-to-rank框架,召回/粗排/精排/重排中的重排模块,之前主要是动态创意优化时对包括图片等特征进行重排。 Resources Readme License Apache-2.0 license Activity Stars 0 stars Watchers 1 watching Forks 0 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published Lang...