上图展示了典型的DNN模型结构:输入实例由n个特征构成,每个特征由one-hot形式转换成特征Embedding,这个映射过程需要学习获得,然后特征Embedding concat到一起输入到上层DNN结构,DNN结构一般由2到3层MLP构成。DNN模型是最简单的深度CTR模型,也是大多数其它深度CTR模型的关键组件,但是如果你愿意好好调试,会发现在推荐领域,D...
这个过程主要是用 DNN 类的算法做一些召回,比如 CNN,attention,YouTube 等;CNN 召回主要是用于图文相关召回,希望把文章的 title,tag,abstract 合成为一个向量做召回;attention 主要是把文章信息和图片信息做了融合。 YouTube 是利用 embedding 特征做推荐的开山之作,由于名声比较大,我们还是复用了他的网络结构,只不...
embedding+DNN是一个“头重脚轻”的方案,几乎所有的内存消耗都压在embedding的存储上面。如果是按照one-hot那样,内存会随着时间线性增加,这是一个很大的消耗。 如果按照上面说的hash的方法,可以避免内存线性增大,总的内存消耗和我们开的空间大小有关。但问题是既然是hash,就一定有碰撞。如果空间设的很大,碰撞概率低,...
虽说,目前已经有TF Serving这样的线上serving框架,但是它也不是开箱即用的,也需要一系列的性能调优,才能满足线上的实时性要求。 所以,如果你身处一个小团队,后端工程人员的技术能力不强,在线DNN就会成为一个难题,这个时候,传统的LR、GBDT就凸显出优势。如果全部使用ID类特征(实数特征也桶化成ID类特征),那么LR在线...
图神经网络是一种聚合节点邻居信息并利用DNN来更新节点表示的模型. 它可以保持图本身的结构和性质.基于图...
然后第二步咱们来到咱们的embedding中找到前面sequences相对应的数据,并且将这些数据提出来,这里的embedding咱们根据用户自定义它有多少个words多少个维度,然后这个embedding会随机初始化一些数据出来;第三步咱们将咱们前面从embedding中提取出来的数据进行flatten处理,以便于咱们将数据feed到后面的DNN中;最后一步就是咱们的...
所以,如果你身处一个小团队,后端工程人员的技术能力不强,在线DNN就会成为一个难题,这个时候,传统的LR、GBDT就凸显出优势。如果全部使用ID类特征(实数特征也桶化成ID类特征),那么LR在线上就简化成“查表取权重,再累加“,连乘法都省了,实时性自然有保证。
这个过程主要是用 DNN 类的算法做一些召回,比如 CNN,attention,YouTube 等;CNN 召回主要是用于图文相关召回,希望把文章的 title,tag,abstract 合成为一个向量做召回;attention 主要是把文章信息和图片信息做了融合。 YouTube 是利用 embedding 特征做推荐的开山之作,由于名声比较大,我们还是复用了他的网络结构,只不...
这个过程主要是用 DNN 类的算法做一些召回,比如 CNN,attention,YouTube 等;CNN 召回主要是用于图文相关召回,希望把文章的 title,tag,abstract 合成为一个向量做召回;attention 主要是把文章信息和图片信息做了融合。 YouTube 是利用 embedding 特征做推荐的开山之作,由于名声比较大,我们还是复用了他的网络结构,只不...
当前应用比较广泛粗排模型是基于向量内积进行实现的(即embedding召回)，一般为双塔结构，即两侧分别属于用户特征和物品特征，经过DNN网络分别产出用户向量和物品向量，实时排序阶段是将用户向量与物品向量进行向量内积得到偏好分，其中用户向量和物品向量可通过离线计算产出，并将其存储实时容器中，需要计算时实时拉取即可，...