u014535908的博客

本文系统梳理了算法工程化的核心技能体系，涵盖编程基础、数据结构、性能优化、大规模处理、测试调试、系统集成和领域优化七大维度。算法工程师需要超越理论实现，掌握C++/Python等编程语言的高效开发能力，理解时间复杂度与硬件特性的工程权衡，熟练运用分布式框架处理海量数据，并建立完善的测试监控体系。关键是要在算法性能、系统稳定性和业务需求间实现动态平衡，通过模块化设计、并行计算、近似算法等技术手段，将学术算法转化为可落地的产品方案。不同领域还需针对性优化，如机器学习模型的压缩部署或实时流处理的延迟控制，最终实现

本文提出了一种高效建模Top-N推荐系统动作空间的方法。针对候选池组合数随规模指数增长的问题，核心思路是将组合选择分解为N步序列决策，通过条件概率乘积建模联合分布。具体实现中，Actor网络采用注意力机制处理已选商品序列，计算上下文向量并生成掩码条件概率分布，避免重复选择。同时引入全局价值引导和多样性约束优化组合质量，并采用两阶段筛选处理大规模候选池。该方法通过结构化分解将指数级动作空间压缩为可计算的分步决策，有效平衡了推荐的相关性与多样性，已在多个工业级推荐系统中得到应用。

本文介绍了在线A2C算法在推荐系统中的实践应用。该算法将推荐过程建模为强化学习问题，通过Actor生成推荐策略、Critic评估策略价值。实践过程包括：将推荐问题转化为MDP、实时样本采集与处理、Actor-Critic网络设计、在线训练与部署等环节。重点解决了实时性、稳定性和工程落地三大挑战，采用流式数据处理、模型轻量化、在线增量更新等技术方案。最终实现了一个能够动态适应用户兴趣、兼顾短期和长期价值的实时推荐系统，并通过监控指标持续优化模型效果。该方案在电商推荐场景中取得了良好效果。

AMGR 通过多模态序列生成与多粒度行为建模，实现了推荐系统从 “信息过滤” 到 “内容创造” 的跃迁。全模态融合：打破数据模态壁垒，提升推荐的丰富性；端到端生成：减少级联架构的误差传递，增强建模效率；工业级优化：通过模型压缩、异步生成等技术，满足亿级流量场景的实时性需求。尽管面临推理效率、可控性等挑战，但随着高效注意力机制、动态策略优化等技术的成熟，AMGR 有望成为下一代推荐系统的主流范式，推动个性化推荐向智能决策助手和内容创作引擎演进。

摘要： 推荐系统中，粗排和精排的设计目标存在本质差异：粗排侧重高效过滤（轻量模型、简化特征），快速筛选候选集；精排侧重精准排序（复杂模型、丰富特征），输出最终结果。两者关系应保持“核心趋势一致，细节适度差异”：粗排需覆盖精排的优质候选（通过模型蒸馏实现偏好对齐），同时允许效率驱动的合理偏差，由精排修正。过度追求相似性会导致效率损失或精度下降，合理分工才能实现“高效筛选+精准排序”的协同优化。

生成式推荐系统：从技术革新到工业落地 生成式推荐系统正通过大语言模型（LLM）实现端到端序列生成，替代传统级联架构，提升建模效率和效果。工业实践显示，快手、美团等企业已通过混合架构优化算力利用率（如训练MFU达23.7%），并解决冷启动、多样性等问题。技术瓶颈如推理延迟和可控性通过序列压缩、注意力优化逐步突破，但数据偏差和隐私问题仍需关注。未来方向聚焦多模态生成、具身智能和自进化系统，推动推荐系统向“个性化内容引擎”升级。生成式架构有望成为下一代推荐主流范式。

摘要：序列建模通过分析用户行为时序模式（如浏览-点击-购买链路）来提升推荐效果，克服了传统方法忽略时序关联的局限。主流方法从马尔可夫链发展到深度学习模型：RNN/LSTM处理短序列，Transformer解决长程依赖和并行计算问题，GNN捕捉物品转移关系，混合模型结合长短期偏好。评估指标包括Recall@k、NDCG等，应用场景覆盖会话推荐、实时更新等。该技术正从静态推荐向动态建模演进，未来需优化兴趣多样性处理和实时响应能力。 （149字）

在机器学习中，数据能够决定模型效果的上线，模型只是在这之上锦上添花。因此数据特征的优劣对于最终的效果至关重要。本文乃是对于个人多年工作和学习所得的一点总结和认识，如果有什么不足和理解不到位之处，希望可以和业内大佬们一起讨论和交流。特征 define1：人或事物可供识别的特殊的象征或标志。特征：在机器学习上解释是建立在原始数据之上的特定表示，它是一个单独的可度量属性，通常用结构化数据集中的一列表示。特征工程：将原始数据转化为特征的过程，使得特征可以很好地测量或描述输入输出之间的内在关系特征开发流程复杂且繁琐，

今天阅读一位大神力作，特总结梳理的推荐算法的核心问题所在。如有问题，还望指出，仅是个人学习所得。 在18年，还有美国知名flag企业高管决策人，在讨论要不要个性化。讲什么multi perspect，而且是美国的主流讨论议题，都在讨论如何防止信息茧房。而今，如果把推荐大略分为5个阶段，国内位于第四阶段，大多数美国推荐团队还没迈进第二阶段。国外注重理论研究，乍看之下理论高大上，深入看产品的算法细节，却不及13年百度feed的水平。这帮神仙距离实现太远了吧。 G家的...