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...
召回算法和排序算法在推荐系统中扮演着不同的角色。 推荐系统流程一般会有四个环节,其中分别为:召回->粗排->精排(Ranking)->重排(ReRank)。 (1) 召回环节(召回是源头决定着整个推荐的天花板) 首先是因…
而为了应对候选物品库的日益增大,推荐系统也从最初的只有排序阶段演化为由召回、粗排、精排、重排的4个主要阶段,如下图1。 图1 推荐系统4个阶段 实质上,召回以及后面的粗排、精排、重排都属于排序,之所以分成召回阶段和后面3个排序阶段,主要原因之一是基于工程上的考虑。召回阶段负责从海量数据中快速筛选出部分数据...
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 精排层:精排解决的是从千级别item到几十这个级别的问题 重排层:重排层解决的是展示列表总体最优,模型有 MMR,DPP,RNN系列(参考阿里的globalrerank系列) 展示层: 推荐理由:统计规则、行为规则、抽取式(一...
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...
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...
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。
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...
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...