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...
工程实践
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多目标排序综述 在之前的🔖《推荐系统中的排序学习》一文中，我在最后简单提到过排序学习的一大作用就是可以用于多目标排序，也顺带提到了其他解决方案，本文我们就重点介绍另外一种解决方案，多任务学习。 还是先了解一下背景，介绍一下什么是多目标排...
探索和利用（EE）问题 探索与利用（Exploration and Exploitation）问题简称 EE 问题，是计算广告和推荐系统里最常见的两大问题之一（另外一个是冷启动问题）。EE 问题中的利用（Exploitation），表示对...
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...
自 Embedding 的概念问世以来，Embedding 的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至 Everything2Vec。对，“万物皆可 Embedding”。几...
综述 推荐系统是一个有着诸多复杂因素联动起作用的系统，从诞生到成熟，推荐系统本身就带着很多不确定性。因此，推荐系统在研发完成后，作为技术人员的我们并不是马上就结束了战斗，在往后的日子里，我们必须时时刻刻地知道它当前的状态好不好，在整体环境...