AI_Engineer - 博客园

2021年9月6日

摘要：背景 FM 模型引入了二阶特征的交叉方法，但是在 FM 中，所有二阶特征的权重是一样的，在实际中，应该给重要的交叉特征更大的权重，对一些可能引入噪音的特征给一个非常小的权重或0 AFM 通用引入一个 attention 结构，让模型自己调节二阶特征的权重模型结构 AFM 模型的结构如上图所示（省略阅读全文

posted @ 2021-09-06 12:59 AI_Engineer 阅读(177) 评论(0) 推荐(0)

2021年9月3日

《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》论文阅读

摘要：背景 google 在这篇论文中介绍了在 YouTube 中使用两阶段推荐系统（召回和排序）召回：和协同过滤原理相似，根据不同用户的历史行为召回用户可能感兴趣的视频排序：根据用户对视频可能的观看时间对候选视频进行排序，最大化YouTube的商业化价值和其它论文不同，这篇论文不是在介绍某个技术点阅读全文

posted @ 2021-09-03 18:17 AI_Engineer 阅读(236) 评论(0) 推荐(0)

2021年9月2日

MAP

摘要： MAP(Mean Average Precision)，平均正确率均值参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html 阅读全文

posted @ 2021-09-02 19:55 AI_Engineer 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)

MRR

摘要： MRR(Mean Reciprocal Rank)，平均倒数排名 MRR 要求检索结果只有一个相关，其它都是不相关参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html 阅读全文

posted @ 2021-09-02 18:49 AI_Engineer 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)

Bandit 算法

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/80261581 待整理阅读全文

posted @ 2021-09-02 15:23 AI_Engineer 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)

ERR

摘要： ERR(Expected Reciprocal Rank)，预期倒数排名参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html https://www.cnblogs.com/memento/p/8673309.html 阅读全文

posted @ 2021-09-02 15:05 AI_Engineer 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)

华为PAL论文阅读 - 解决推荐中的position-bias问题

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/83571732 《PAL: A Position-bias Aware Learning Framework for CTR Prediction in Live Recommender Systems》待整理阅读全文

posted @ 2021-09-02 13:16 AI_Engineer 阅读(541) 评论(0) 推荐(0)

NDCG

摘要： https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/84206752 待整理阅读全文

posted @ 2021-09-02 12:48 AI_Engineer 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

2021年8月31日

GradNorm

摘要：背景在MultiTask任务中，不同task的loss尺度是不一样的，可能相差很大，这样会导致共享的权重被大尺度的task主导，导致小尺度loss的task学不好，为了解决这个问题，常用的一个方法是对权重加权：\[ loss(t) = w_A \times loss_A(t) + w_B \tim 阅读全文

posted @ 2021-08-31 15:44 AI_Engineer 阅读(1228) 评论(0) 推荐(0)

MMOE 论文阅读

摘要：推荐系统多任务建模在推荐系统中，我们往往需要同时预估多个目标（如点击、点赞、观看时长、评论等），最直接的做法是对每个目标各训练一个模型，但是这样做存在两个缺点：资源开销大，后期需要维护多个模型，成本高不同任务之间存在相关性，单独建模无法利用不同目标之间的相关性 share bottom建模为阅读全文

posted @ 2021-08-31 00:42 AI_Engineer 阅读(817) 评论(0) 推荐(0)

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