qq_43629945的博客

特征交叉（因子分解机FM、深度交叉网络DCN、LHUC/PPNet、SENet&Bilinear Cross&FiBiNet）；行为序列（用户lastN序列特征、DIN&注意力机制、长序列建模SIM）；重排（多样性、物品相似性的度量、MMR多样性算法、滑动窗口&业务规则约束、DPP多样性算法&Hulu的快速求解算法）；物品冷启动（优化目标&评价指标、简单的召回通道、聚类召回、Look-Alike人群扩散召回、流量调控、冷启AB测试）；涨指标的方法（评价指标、召回、粗精排、多样性、特殊人群、交互行为）

1、概要：搜索引擎的基本概念、决定搜索满意度的因素（相关性、内容质量、时效性、个性化）、搜索引擎的评价指标、搜索引擎的链路（查询词处理、召回、排序）；2、相关性：定义与分档（4档）、评价指标（离线为AUC和PNR，线上为DCG，它们分别属于pointwise、pairwise、listwise）、文本匹配（词匹配分数包括TF-IDF、BM25，都属于词袋模型；词距分数如OkaTP）、BERT模型结构及线上推理（交叉BERT、双塔BERT）、BERT模型的离线训练（预训练->后预训练->微调->蒸馏）

推荐系统基础（基本概念、链路、AB测试）；召回（ItemCF、Swing、UserCF、离散特征处理、矩阵补充、双塔模型、双塔模型+自监督学习、Deep Retrieval召回、其他召回通道、曝光过滤+Bloom Filter）；排序（多目标排序模型、MMoE、预估分数融合公式、视频播放时长和完播率建模、特征及处理、粗排三塔模型）