【新闻推荐系统】(task5)推荐系统流程的构建（更新ing）
学习总结（1）推荐系统流程构建，主要包括Offline和Online两个部分（本次task主要是下面红色框框内的内容）。一、Offlineoffline部分主要是基于前面存储好的物料画像和用户画像进行离线计算， 为每个用户提供一个热门页列表和推荐页列表并进行缓存， 方便online服务的列表获取。 本次task主要是梳理这两个列表的生成以及缓存到redis的流程。通过offline， 对于每个用....
【王喆-推荐系统】评估篇-(task5)Replay和Interleaving评估
一、推荐系统的评估体系在推荐系统评估中，经常遇到2类问题：A/B测试时流量不够用，需要排队进行自己的测试，拖慢实验的新思路和迭代优化模型的进度。如何选择这么多种离线评估和在线评估测试方法。小结：建立起一套推荐系统的评估体系。1.1 评估体系评估体系：由多种评估方式组成、兼顾效率（用较少资源）和正确性。图 1 就是一个典型的评估体系示意图。从图中我们可以看到，处于最底层的是传统的离线评估方法，比如....
【新闻推荐系统】(task5)推荐系统流程的构建（更新ing）
一、Offlineoffline部分主要是基于前面存储好的物料画像和用户画像进行离线计算， 为每个用户提供一个热门页列表和推荐页列表并进行缓存， 方便online服务的列表获取。 本次task主要是梳理这两个列表的生成以及缓存到redis的流程。通过offline， 对于每个用户， 我们离线生成好热门页列表， 推荐页列表。1.1 热门页列表当用户进入系统， 点击热门按钮时， online服务就会....
【王喆-推荐系统】模型篇-(task5)wide&deep模型
一、Wide&Deep 模型的结构Wide&Deep是工业界中有巨大影响力的模型，如果直接翻译成中文是宽和深的模型，其模型结构如下所示：wide和deep让模型兼具逻辑回归和深度神经网络的特点。Wide就是将输入层直接连接到输出层（中间没有做任何处理）——让模型具有较强的记忆力Deep则其实是上个task的embedding+MLP——让模型具有较强的泛化性二、模型的记忆能力记忆....
【王喆-推荐系统】线上服务篇-(task5)部署离线模型
一、业界的主流模型服务方法在实验室的环境下，我们经常使用 Spark MLlib、TensorFlow、PyTorch 这些流行的机器学习库来训练模型，因为不用直接服务用户，所以往往得到一些离线的训练结果就觉得大功告成了。但在业界的生产环境中，模型需要在线上运行，实时地根据用户请求生成模型的预估值。这个把模型部署在线上环境，并实时进行模型推断（Inference）的过程就是模型服务。业界主流的模....
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