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推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排 大气科学 , 机器学习 2023-11-15 418
《推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排》 近日读到一篇非常不错的文章,忍不住转载过来,方便日后学习查阅,作者是新浪微博的张俊林,之前有幸听过他在线下的技术分享,印象深刻,PPT做得非常棒。这篇文章涵盖推荐系统最重要的三个环节:召回、排序、重排序涉及的相关技术路线,通过近两年的经典案例和论文,归纳总结了相关技术的发展演化趋势。 本文在原文的基...
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EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践 机器学习 2023-11-13 274
应用综述 上一篇文章我们提到Embedding的源头、原理、以及在推荐系统场景下常用的几种延伸方法,这篇文章则通过解读YouTube、Airbnb、Alibaba的三篇经典论文,来总结Embedding在工业界的一些用法和技巧,这三篇论文亮点众多,提供的经验非常值得我们去细细品味和借鉴。这篇文章篇幅较多,几乎把三篇论文的重要内容都进行了解读和总结,需花点时...
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[转]推荐系统技术演进趋势-从召回到排序再到重排 机器学习 2023-11-10 86
近日读到一篇非常不错的文章,忍不住转载过来,方便日后学习查阅,作者是新浪微博的张俊林,之前有幸听过他在线下的技术分享,印象深刻,PPT做得非常棒。这篇文章涵盖推荐系统最重要的三个环节:召回、排序、重排序涉及的相关技术路线,通过近两年的经典案例和论文,归纳总结了相关技术的发展演化趋势。 本文在原文的基础上,添加了相关论文的下载链接,并为了提高阅读性,文章...