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摘要: 背景 LambdaRank在RankNet工作的基础上做了改进,介绍LambdaRank之前在回顾一下RankNet。RankNet其实是在优化逆序对的数目,这种优化方式对AUC这类指标非常友好,但是由于没有考虑位置权重,所以和诸如NDCG这类的排序指标不一致。但是NDCG这类的排序指标是不连续的, 阅读全文
posted @ 2022-11-08 20:57 AI_Engineer 阅读(236) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 推荐本质上需要完成从全量商品库高效检索Topk相关商品,由于候选商品数量过于庞大,现在的推荐系统一般分为两个阶段:召回和排序。对于召回阶段,面临着从全量商品库里面,高效召回商品的问题,由于存在系统的性能问题,需要重点去解决两个关键问题: 怎么高效检索,即算的快。高效检索意味着需要设计合理的检索 阅读全文
posted @ 2022-11-02 16:15 AI_Engineer 阅读(598) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 阻塞调用 # include<iostream> # include<boost/asio.hpp> # include<boost/date_time/posix_time/posix_time.hpp> using namespace std; int main() { cout << "One 阅读全文
posted @ 2022-09-03 20:52 AI_Engineer 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://blog.51cto.com/u_10704527/1771034 阅读全文
posted @ 2022-08-18 18:13 AI_Engineer 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 信号是 Linux 进程间通信的最古老的方式之一,是事件发生时对进程的通知机制,有时也称之为软件中断,它是在软件层次上对中断机制的一种模拟,是一种异步通信的方式。信号可以导致一个正在运行的进程被另一个正在运行的异步进程中断,转而处理某一个突发事件。 发往进程的诸多信号,通常都是源于内核。引发内核为进 阅读全文
posted @ 2022-06-30 16:29 AI_Engineer 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 当有一个线程已经持有互斥锁时,互斥锁将所有试图进入临界区的线程都阻塞住。但是考虑一种情形,当前持有互斥锁的线程只是要读访问共享资源,而同时有其它几个线程也想 读取这个共享资源,但是由于互斥锁的排它性,所有其它线程都无法获取锁,也就无法读 访问共享资源了,但是实际上多个线程同时读访问共享资源并不会导致 阅读全文
posted @ 2022-06-27 22:01 AI_Engineer 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 作者发现把预估商品信息(如item_id)和用户用户历史行为序列(如item_id sequence)做笛卡尔积,形成一个新的id suquence, 对其做embedding后pooling效果会在din/dien的基础上有明显的提升。DIN/DIEN等建模方式的特征交叉最终算出了一个wei 阅读全文
posted @ 2022-05-01 14:37 AI_Engineer 阅读(291) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 这篇论文是YouTube在《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》这篇论文后提出的一个在推荐系统的召回阶段的研究,应用场景类似猜你下个可能观看的视频 论文中的网络采用现在业内非常常用的双塔结构,这篇论文的主要创新点在负样本的采样和损失 阅读全文
posted @ 2022-04-14 16:40 AI_Engineer 阅读(615) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 在计算广告的CVR预估中存在正例回传延迟的问题,具体来说就是用户的一个click行为可能要过好几天才知道会不会发生convert(这和广告的归因逻辑有关,一般会把convert归因给n天内最后发生click的事件)。这样导致了模型训练时不知道一个样本是不是真的负样本。 其中一个朴素的解决方法时 阅读全文
posted @ 2022-04-08 18:23 AI_Engineer 阅读(1310) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 这是阿里发表的多场景预估的论文,多场景和多任务的区别: 1. 多任务是一个场景内建模不同的目标,多场景是在多个场景建模相同目标 2. 多任务由于是一个场景内,所以数据分布是一样的,多场景不同场景的数据分布可能不同 模型结构 star模型结构如上图所示,和普通的ctr模型对比,主要有以下几个区别 阅读全文
posted @ 2022-03-28 19:59 AI_Engineer 阅读(2115) 评论(0) 推荐(0)
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