双塔模型用于粗排和召回的区别

2024-08-30

DSSM在召回和粗排的应用举例

0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型,因其结构简单,在推荐系统中应用广泛:下面仅以召回.粗排两个阶段的应用举例,具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻,力求自身和大家都能有所收获. 1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Dataexample:DSSM召回模型原始的DSSM是在搜索CT

广告行业中那些趣事系列10：推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的

（十三）GBDT模型用于评分卡模型python实现

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

R2CNN模型——用于文本目标检测的模型

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,

【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测

本篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测当中.原代码在文末进行获取.小熊猫的python第二世界 1.Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer.Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息.这篇文章的目的主

HTML5 ：b/strong加粗，i/em倾斜区别

解释1 <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <i>i倾斜,h4:无意义的斜体,不推荐,h5:分类名称,技术术语,外语中的谚语,想法,无意义的排版</i><br/> <em&g

TP5 模型类和Db类的使用区别

原文:http://www.upwqy.com/details/3.html 总结在控制器中模型操作 get() 和 all() 只能单独使用来查询数据想要链式操作查询数据需要使用find() 和select() 这里返回的都是对象集 2017-12-04 另外补充一点,很多人都问是使用db类还是model 类. 这个其实没有明确的限定.tp5官网推荐使用model. 我接触了tp5也将近一年了.大多时间使用的还是model类 ,tp5提供的很多方法都是需要model类

用阻塞队列实现一个生产者消费者模型？synchronized和lock有什么区别？

多线程当中的阻塞队列主要实现类有 ArrayBlockingQueue是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按FIFO原则对元素进行排序 LinkedBlockingQueue是一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列,单个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态 1. 阻塞队列概念阻塞队列通俗来说,是一个队列,而一个阻塞队列再数据结构

如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？

https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/418341940

搜索系统核心技术概述【1.5w字长文】

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过搜索引擎介绍搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

牛亚男：基于多Domain多任务学习框架和Transformer，搭建快精排模型

导读: 本文主要介绍了快手的精排模型实践,包括快手的推荐系统,以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索,全文围绕以下几大方面展开: 快手推荐系统 CTR模型--PPNet 多domain多任务学习框架短期行为序列建模长期行为序列建模千亿特征,万亿参数模型总结和展望 -- 01 快手推荐系统快手的推荐系统类似于一个信息检索范式,只不过没有用户显示query.结构为数据漏斗,候选集有百亿量级的短视频,在召回层,会召回万级的视频给粗排打分,再选取数百个短视频,给精排模型打分,最后会有数十个短

深度召回模型在QQ看点推荐中的应用实践

本文由云+社区发表作者:腾讯技术工程导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

Qt——用于表格QTableView的模型

如果想使用表格来呈现数据,Qt提供了一个方便的部件QTableWidget,但是直接用它实现一些功能可能比较困难.这里将介绍一种强大.灵活的方式来操作表格. 一.模型/视图架构在这个架构中,模型用于存储数据,视图用于呈现数据,除此之外,还有一个称为委托的部分,委托显示视图中的每一项,并为可编辑的项提供合适的编辑器. 三者的关系如下图所示—— 这篇博客只介绍模型/视图的部分,接下来用一个简单的例子来说明如何使用. 二.要实现的功能以网易云音乐为例,它的部分搜索界面是这样的: 现在,我们依照网易

大厂技术实现 | 腾讯信息流推荐排序中的并联双塔CTR结构 @推荐与计算广告系列

作者:韩信子@ShowMeAI,Joan@腾讯地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/tencent-ctr 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处双塔模型是推荐.搜索.广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构,实际各公司应用时,双塔结构中的每个塔会做结构升级,用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN,本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下,巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案. 一图读懂全文实现代码文中涉及到的DCN / FM

详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 4. 隐马尔可夫模型与序列标注第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发,为全切分词网中的二元接续打分,进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径.这种词语级别的模型无法应对 OOV(Out of Vocabulary,即未登录词) 问题: 00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了,更何谈召回. 例如下面一句: 头上戴着束发嵌宝紫金冠,齐眉勒着二龙抢珠金抹额加粗的就是相对

广告召回 Query-Ad Matching

小结: 1.最为基础的召回链路就是要保证召回层的相关性,但是相关性高的广告并不一定具有很高的商业价值,所以开始尝试将一些商业化业务指标作为召回的依据百度凤巢新一代广告召回系统--"莫比乌斯" - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/146210155 MOBIUS: Towards the Next Generation of Query-Ad Matching in Baidu's Sponsored Search http://research.bai

TensorFlow从1到2（七）线性回归模型预测汽车油耗以及训练过程优化

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

天猫精灵业务如何使用机器学习PAI进行模型推理优化

引言天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持

第六章 Odoo 12开发之模型 - 结构化应用数据

在本系列文章第三篇Odoo 12 开发之创建第一个 Odoo 应用中,我们概览了创建 Odoo 应用所需的所有组件.本文及接下来的一篇我们将深入到组成应用的每一层:模型层.视图层和业务逻辑层. 本文中我们将深入学习模型层,以及学习如何使用模型来设计应用所需的数据结构.我们会探索模型和字段的各项作用,包括定义模型关系.添加计算字段.创建数据约束. 本文的主要内容有: 学习项目 – 优化图书馆应用创建模型创建字段模型间的关系计算字段模型约束了解 Odoo的 base 模型开发准备本文

css盒子模型的深入理解，在块级、行内元素的区别和特性

css盒子模型用于处理元素的内容.内边距.边框和外边距的方式简称.元素框的最内部分是实际的内容,直接包围内容的是内边距.内边距呈现了元素的背景.内边距的边缘是边框.边框以外是外边距,外边距默认是透明的,因此不会遮挡其后的任何元素. 内边距.边框和外边距都是可选的,默认值是零.但是,许多元素将由用户代理样式表设置外边距和内边距.可以通过将元素的 margin 和 padding 设置为零来覆盖这些浏览器样式. * { margin: ; padding: ; } css盒子模型到底的思想是什么?

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