IP屬地：浙江
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基于Meta Hstu的信息流混排生成式興趣建模實(shí)戰(zhàn)背景： 信息流場(chǎng)景的內(nèi)容混排是將各種業(yè)務(wù)、模態(tài)內(nèi)容以最滿足用戶個(gè)性化喜好的方式呈現(xiàn)，保障整體效率最大化同時(shí)，滿足各業(yè)務(wù)的流量訴求。信息流首頁(yè)如下...
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淺析DeepSeek多頭潛在注意力機(jī)制（MLA）淺析DeepSeek多頭潛在注意力機(jī)制（MLA） 背景：DeepSeek在無(wú)損模型效果的同時(shí)大幅降低了大模型的訓(xùn)練以及推理成本，引起業(yè)界廣范關(guān)注...
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預(yù)告：position bias 在建模中的處理方式
提前給大家預(yù)告一篇position bias在建模中的處理方式。
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基于深度隱語(yǔ)義topic的用戶聚合推薦--part2 推薦結(jié)果開篇之前，我們首先回顧一下背景：part1 在19年已經(jīng)寫了，最近打開博客發(fā)現(xiàn)part2遲遲沒有寫，時(shí)隔這么久，臨近十一終于有時(shí)間把第二部分完成...
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tf_record 的幾種生成方法。背景：大家在使用tensorflow 訓(xùn)練model 的時(shí)候，如何更好更快的加載數(shù)據(jù)，tensorflow官方給出了tf record這種格式，...
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基于深度隱語(yǔ)義topic的用戶聚合推薦--part1 topic的聚合
背景：在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，新用戶的快速興趣探索，是推薦系統(tǒng)能否真正抓住用戶的真正喜好，并達(dá)到留存的關(guān)鍵因素。如何快速興趣探索，首先要選取一種合適...
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Graph Embeding（圖嵌入）在短視頻推薦系統(tǒng)的落地實(shí)戰(zhàn)-part2上文主要介紹了deep walk原論文是如何從原始語(yǔ)料獲得graph，以及如何從graph，隨機(jī)游走出item序列。繼而通過word2vec或得...
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Graph Embeding（圖嵌入）在短視頻推薦系統(tǒng)的落地實(shí)戰(zhàn)-part1背景：眾所周知，在個(gè)性化推薦系統(tǒng)，后端算法核心邏輯，分為召回，排序以及strategy調(diào)整，用戶訪問系統(tǒng)時(shí)，受限于排序模型的耗時(shí)等因素，不可能將...
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深度語(yǔ)義模型在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)（youtube dnn）--part3
背景：上文講到離線model已經(jīng)訓(xùn)練好了。接下來(lái)就是最重要的部分，在線應(yīng)用部分拿效果。在個(gè)性化推薦算法recall的整體架構(gòu)中，有比較簡(jiǎn)單的寫k...