02 2024 档案
摘要：1. MSE（均方误差损失） 优点： 1. 收敛快 缺点： 1. 假设了样本服从正态分布，如果训练样本label不服从正态分布，则MSE并非最大似然估计 2. 对异常点很敏感 2. MAE（平均绝对误差损失） 优点：不容易受异常值影响 缺点：收敛速度慢，拟合能力弱 3. Huber Loss 结合了
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摘要：双塔模型介绍 由于粗排的候选数目比精排多很多，粗排无法做的和精排一样复杂。现在业内比较通用的方案是采用双塔模型，左边塔建模user embedding，右边塔建模item embedding，由于用户的行为经常发生变化，user tower需要经常更新，但是item状态很少发生变化，可以离线算好所有
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摘要：张俊林：从对比学习视角，重新审视推荐系统的召回粗排模型 小红书高时效推荐系统背后的技术升级 https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry 1.9万亿参数量，快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型 推荐系统融合排序的多目标寻优技术 ht
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摘要：对于一个user_id，用一个embedding去学习和这个user有正向行为的item的item tower输出的embedding的均值 同理，对于一个item_id，用一个embedding去学习和这个item有正向行为的user的user tower输出的embedding的均值 https
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/560657191 待整理
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/547087040 待整理
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