召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；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...
精排模型非常耗时,所以召回的内容,会经过粗排之后,把少量的数据给精排进行排序 几种多路召回结果融合的方法 举个例子:几种召回策略返回的列表(Item-id,权重)分别为: |召回策略 |返回列表 | | | |--|--|--|--| | 召回策略X | A:0.9 |B:0.8 | C:0.7 | | 召回策略Y |B:0.6 | C:0.5 |D:0.4...
粗排:用小规模的模型的神经网络给召回的物品打分,然后做截断,选出分数最高的几百个物品。 精排:用大规模神经网络给粗排选中的几百个物品打分,可以做截断,也可以不做截断。 重排:对精排结果做多样性抽样,得到几十个物品,然后用规则调整物品的排序。 1.1 召回 从物品数据库中快速取回一些物品, 比如小红书有上亿...
排序策略,learning to rank 流程三大模式(pointwise、pairwise、listwise),主要是特征工程和CTR模型预估;粗排层:本质上跟精排类似,只是特征和模型复杂度上会精简,此外也有将精排模型通过蒸馏得到简化版模型来做粗排常见的特征挖掘(user、item、context,以及相互交叉);精排层:精排解决的是从千级别item到几十这个级别的...
1.前言:召回排序流程策略算法简介 推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排: 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板; 粗排是初筛,一般不会上复杂模型; 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂; 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模...
1.前言:召回排序流程策略算法简介 推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排: 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板; 粗排是初筛,一般不会上复杂模型; 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂; 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模...
1.前言:召回排序流程策略算法简介 推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排: 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板; 粗排是初筛,一般不会上复杂模型; 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂; 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模...
四个环节分别是:召回、粗排、精排和重排。 召回目的如上所述;有时候因为每个用户召回环节返回的物品数量还是太多,怕排序环节速度跟不上,所以可以在召回和精排之间加入一个粗排环节,通过少量用户和物品特征,简单模型,来对召回的结果进行个粗略的排序,在保证一定精准的前提下,进一步减少往后传送的物品数量,粗排往往是可...
排序是推荐系统的第二个漏斗环节，排序环节可以使用复杂的排序模型，融入各个维度的特征，对召回的结果做更精准的打分计算。在召回的候选内容过多时，为了平衡算力和效果，会将排序分为粗排和精排两个环节。预先用一个简单、计算复杂度低的粗排模型对召回的结果做进一步的筛选后，再送入精排模型做更精细的计算。如图...
推荐系统能高效稳定地运作,离不开优秀的架构支持。蜻蜓的推荐架构是典型的三层架构,即离线、近线、在线三层。离线层负责数据的处理、模型的训练以及数据报表;近线层实时特征处理、召回、粗排;在线层承载了用户请求响应、精排、重排以及投放系统等业务逻辑。