推荐系统[五]:重排算法详解相关概念整体框架常用模型;涉及用户体验[打散多样性],算法效率[多任务融合上下文感知]等

Posted 汀、

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了推荐系统[五]:重排算法详解相关概念整体框架常用模型;涉及用户体验[打散多样性],算法效率[多任务融合上下文感知]等相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

相关文章推荐:

推荐系统[一]:超详细知识介绍,一份完整的入门指南,解答推荐系统相关算法流程、衡量指标和应用,以及如何使用jieba分词库进行相似推荐,业界广告推荐技术最新进展

推荐系统[二]:召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF/TDM/Airbnb Embedding/Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]

推荐系统[三]:粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估),技术发展历史(向量內积,Wide&Deep等模型)以及前沿技术

推荐系统[四]:精排-详解排序算法LTR (Learning to Rank): poitwise, pairwise, listwise相关评价指标,超详细知识指南。

推荐系统[五]:重排算法详解相关概念、整体框架、常用模型;涉及用户体验[打散、多样性],算法效率[多任务融合、上下文感知]等

以上是关于推荐系统[五]:重排算法详解相关概念整体框架常用模型;涉及用户体验[打散多样性],算法效率[多任务融合上下文感知]等的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

推荐系统[八]算法实践总结V3:重排在快手短视频推荐系统中的应用and手淘信息流多兴趣多目标重排技术

推荐系统[四]:精排-详解排序算法LTR (Learning to Rank): poitwise, pairwise, listwise相关评价指标,超详细知识指南。

美团推荐算法:机器学习重排序模型

算法学习五个常用算法概念了解

数据热点美团推荐算法实践:机器学习重排序模型成亮点

推荐系统[三]:粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估),技术发展历史(向量內积,Wide&Deep等模型)以及前沿技术