推荐系统[八]算法实践总结V0：腾讯音乐全民K歌推荐系统架构及粗排设计
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类，热度，LBS；协同过滤类....
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【推荐系统】YouTube推荐系统架构的十大工程问题
YouTube是世界上最大的创建、分享和发现视频内容的平台。YouTube的建议负责帮助超过10亿用户从不断增长的视频语料库中发现个性化内容。在本文中，我们将重点关注深度学习最近对YouTube视频推荐系统所产生的巨大影响。该图说明了在YouTube移动应用程序主页上的建议。从三个主要的角度来看，推荐YouTube上的视频是极具挑战性的：规模：许多现有的推荐算法被证明适用于小问题，但都不能在我们....
推荐系统专题 | 推荐系统架构与单域跨域召回模型
最近开始接触推荐系统的相关模型，内容有点杂乱。主要是想了解一下跨域的CTR预测问题，在网上找了一下资料，找到了一些跨域的推荐算法，比如：DTCTR，MV-DNN等等。但是看了看模型感觉都不想要的解决方案，有点类似有又有点不同。后来觉得，这些算法应该是处理跨域的召回推荐问题，所以想用这篇文章来整理一下笔记与思路。主要的内容是记录推荐系统的整个算法架构（不是系统架构），然后再记录一下看过的一些召回模....
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