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自矩阵分解问世以来，使用 ID embedding 来建模物品的协同过滤算法已经成为推荐系统最主流的范式，主导了整个推荐系统社区长达 15 年。经典的双塔架构、CTR 模型、会话和序列推荐、Graph 网络无不采用 ID embedding 来对物品进行建模，整个推荐系统现有的 SOTA 体系也几乎都是采用基于 ID 特征的建模手段。然而，近年来...
Common Initial Embeddings: 我们提出了一种公共初始化embedding,使用现有的所有物品的ID embedding均值作为新加入的物品的初始化embedding。 Meta Scaling Network:我们希望将冷启动物品ID embedding转换到一个更好的特征空间,能更好地拟合深度模型。对于每一个物品,冷启动ID embedding和warm ID embedding之间存在一定的联系...
自矩阵分解问世以来,使用ID embedding来建模物品的协同过滤算法已经成为推荐系统最主流的范式,主导了整个推荐系统社区长达15年。经典的双塔架构、CTR模型、会话和序列推荐、Graph网络无不采用ID embedding 来对物品进行建模,整个推荐系统现有的SOTA体系也几乎都是采用基于ID特征的建模手段。 然而,近年来NLP、CV和多模态预...
推荐系统 id embedding dssm 推荐系统(一) 概述 分类 1. 基于用户行为数据的算法 1.1 基于用户的协同过滤算法(user-based CF) 1.2 基于项目的协同过滤 1.3 基于模型的协同过滤 2. 基于内容数据的推荐 性能评估 以微博为例:大规模推荐系统架构 线上推荐...
早期的经典架构包括双塔架构、CTR模型、会话和序列推荐以及Graph网络。这些模型无一例外地采用ID embedding来对物品进行建模,形成了基于ID特征的建模体系。在这个阶段,PeterRec(SIGIR2020)、Conure(SIGIR2021)和CLUE(ICDM2021)等早期工作取得了显著成果。PeterRec是推荐系统领域首篇明确提出基于自监督预训练(自回归与Mask...
自矩阵分解引入以来，ID embedding主导了推荐系统长达15年。然而，随着NLP、CV和预训练大模型的快速发展，如BERT和Vision Transformer，研究人员开始质疑使用模态编码器表征物品是否能替代IDRec。MoRec模型关注于物品的模态特征，而非ID，这是否能实现跨业务的通用推荐模型（one4all）是研究的核心议题。尽管...
对于实时性要求高的情况，可对用户向量进行实时预测。由于不同召回链路产生的偏好分、热度分、流行度分等分值不具备统一的可比性，而embedding向量召回实现评分的一致性，将embedding间的相似度作为唯一的判断指标，可以随意的限定召回候选集的数量。想了解更多精彩内容，快来关注黑码视野 ...
Wide&Deep中embedding参数约占总量的95%，通过特征共享，参数量从2800w降低到了2000w，在模型保存和训练速度方面均有一定的优化。效果方面，我们主要考虑离线auc和copc（pcvr/cvr，反映模型打分偏差），经过特征共享的模型效果在auc上基本持平，而在copc指标上得到了明显的优化，一定程度上缓解了模型的打分偏差。由于...
下图是电影数据movielens中id的one-hot展开: 在FM中将用户id和物品id采用one-hot展开作为特征列,还能分别生成用户的embedding向量和物品的embedding向量。 关于FM实现movielens的简单样例请参考github:https://github.com/gczr/FM