feed推荐架构
粗排—ranking(从海量中选出10个感兴趣的)
AOC指标 正样本vs负样本 优化算法
召回—显示(行为定向-标签生成 权重考虑;标签评测;通过各通道过滤出)/DNN 的语义召回
序列预测模型(历史点击、展现)
STM
CF协同过滤 item人群
考虑召回偏差
短期兴趣变长;时效性跟上;
策略方向(商业产品;数学);策略导向
上传-推荐到用户,经历的流程:EE(小流量随机测试)【pass】、
debug
策略pm aipm
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粗排—ranking(从海量中选出10个感兴趣的)
AOC指标 正样本vs负样本 优化算法
召回—显示(行为定向-标签生成 权重考虑;标签评测;通过各通道过滤出)/DNN 的语义召回
序列预测模型(历史点击、展现)
STM
CF协同过滤 item人群
考虑召回偏差
短期兴趣变长;时效性跟上;
策略方向(商业产品;数学);策略导向
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本文标题:【10.19】策略分享会
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/qgeuuxtx.html
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