zlb872551601的博客

深度推荐模型中组件拆解(非完整) 近年来，深度学习兴起，制霸了很多算法领域，在推荐系统中，在数据量足够的情况下，深度学习模型的效果也优于传统模型，在各大会议中，我们看到相关内容的模型层出不穷，wide&deep，deepfm，pnn等。细究这些模型，网络结果可以拆分为各个组件，不同的模型可以看成是组件的排列组合，下面从组件粒度，来分析一下深度推荐模型。 embedding embeddin...

推荐系统中的召回算法大致梳理（非完整） 定义 推荐策略中的两个关键问题分别是“召回”和“排序”。 “召回match”是指从全量信息中触发尽可能多的正确结果，并将正确结果返回给“排序” 来源 全量商品与用户进行匹配排序，计算力无法支持，需要召回获得较小的商品候选集，在进行复杂模型的排序。 指标 召回率（recall）、准确率（precision） 召回类型 1.基于内容匹配的召回（content-b...