共2篇相关文章
粗排精排的个性化多任务学习模型,能预估20多个不同的预估值,如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等,那如何用它来排序呢?从多任务学习到多目标排序,中间有一个过渡,即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分,最后实现多目标精排。这也...
本文简要介绍了特征拼接在实时推荐中的重要作用,并讲述了vivo实时推荐系统中特征拼接模块的架构演进过程以及采用现有的“基于RocksDB的大状态解决方案”的原因,重点叙述了该方案所遇到的一系列问题,并给出了这些问题的现象以及解决方案。...