11 2022 档案
摘要：背景 观看时长（wathc time）是视频推荐中的重要指标之一，提升整体观看时长是视频推荐系统的主要目标。观看时长主要受两个因素的影响：1）用户是否对视频感兴趣；2）视频本身的时长（duration）。 作者分析发现，一方面，100s以下的视频，其观看时长和本身时长有着正相关关系，将视频时长作为输
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摘要：背景 在推荐场景，广泛存在长尾分布的现象，即少量的物品频繁的出现，导致正常训练的推荐模型更倾向于推荐流行物品，从而导致马太效应，即流行的物品被更频繁地推荐，并变得更加流行。目前针对这个问题的去偏算法主要可以分成三类： （1）逆权重分数：估计物品流行度的倾向性权重，并对每条数据样本利用逆权重分数进行加
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摘要：背景 LambdaRank在RankNet工作的基础上做了改进，介绍LambdaRank之前在回顾一下RankNet。RankNet其实是在优化逆序对的数目，这种优化方式对AUC这类指标非常友好，但是由于没有考虑位置权重，所以和诸如NDCG这类的排序指标不一致。但是NDCG这类的排序指标是不连续的，
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摘要：背景 推荐本质上需要完成从全量商品库高效检索Topk相关商品，由于候选商品数量过于庞大，现在的推荐系统一般分为两个阶段：召回和排序。对于召回阶段，面临着从全量商品库里面，高效召回商品的问题，由于存在系统的性能问题，需要重点去解决两个关键问题： 怎么高效检索，即算的快。高效检索意味着需要设计合理的检索
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