前言 好吧，继续开整粗排，在前面的两讲中，我们得到的收获是粗排训练样本的生成。那么接下来就是讲模型训练了。今天 […]
前言 第二讲也是拖了蛮久的，现在也开始缓缓登场了，接这上一次的第一讲这一篇会讲粗排样本的生成，今天这一篇会讲一 […]
为什么突然会聊到这个话题呢，最近负责的这个项目有这个环节，也是有机会去学习这块的知识，顺便在实际的项目中实践一 […]
特征维度 1.架构设计和工程问题导致的特征分布不一致 在线特征大都是服务实时抽取，上下文等由redis等实时读 […]
前言 Embedding table 优化关键的一点是内存空间占用的优化，比如一个id类特征几个亿，维度32维 […]
前言 在之前的一篇文章中介绍了 Hinton 的胶囊网络，MIND 中也是使用了胶囊网络不过做了一些修改。 M […]
导言 为什么会有这篇文章？因为在看 MIND 的时候它就使用了胶囊网络，当时看着有点懵，所以看着论文的引用，原 […]
前言 ok，继续开展召回的学习。这一篇是阿里的2018 kdd的文章，属于Graph Embedding领域。 […]
PAL算法是华为提出的一个解决Position bias 的方法，先说结论：单独构建一个 Position 网 […]
又是一年年底，年终述职总结刚刚完成了，这一年有不足也有进步，新的一年继续加油。先从整理资料开始吧！ 之前的工作 […]
这篇文章关于ucb 探索的简介和代码实现，大部分来自网上的一个大佬的文章，然后我试着改了写代码备注，新增了一个 […]
如果模型的label为连续的概率值，选择什么loss 函数进行学习。抛出这个问题，因为现在在做一个视频推荐的项 […]
NCE评测指标是facebook以前提出的一个评测ctr模型的指标，中文翻译一下就是归一化交叉信息熵，在提到归 […]
前言 美团技术博客最近出了一篇文章讲多任务学习，优化的对象是深层转化。 上图是论文中给出的一个深层转化的过程图 […]
dssm双塔召回算是召回模型的经典之作，就是到现在也是广泛在应用，研究dssm网络的改进也是大有人在，今天写的 […]
背景 延迟转化应该是很多 cvr 预估场景都会遇到的问题，这个也是用户的行为有很大的关心，本身用户的深层行为是 […]
首先，DSSM：在这里特指双塔模型；FM自不必说。 训练部署 大家都懂再来啰嗦下双塔和FM在做召回时，线上的部 […]
下面这个一段文字也是我在一个社区的网站看到的，介绍了一点资讯在mtl上的优化，比较在意的就是在loss权衡，毕 […]
