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  推荐系统架构和点击率CTR预估算法模型汇总

  推荐引擎的架构一般如下，在线实时推荐返回内容由总控、召回、排序三部分组成。其中从海量内容中在线筛选出用户最感兴趣的内容由召回模型和排序模型完成，其中排序模型主要是对召回模型筛选出来的内容进行打分排序，即对内容进行点击率CTR预估，最终将得分...

  2024-09-11 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论
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  1.9万亿参数量，快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型

  机器之心发布机器之心编辑部来，走近快手业界首个万亿参数推荐精排模型的内部构造。个性化推荐系统旨在根据用户的行为数据提供「定制化」的产品体验，精准的推荐系统模型也是很多互联网产品的核心竞争力。作为一款国民级短视频App，快手每天都会为数亿用...

  2024-09-11 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论
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  一文带你了解推荐系统——常用召回和排序技术

  现代移动互联网充斥着各种各样的信息，如购物、新闻，短视频，直播等等，经常使用户迷失在海量的信息中，无法找到真正感兴趣的内容。因此推荐算法应运而生，应用于各大领域：“吃”有美团、饿了么等；“穿”有淘宝等；“住”有蛋壳、自如等；“行”有汽车之家...

  2024-09-11 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论
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  如何利用人工智能大模型提升流量质量

  摘要流量质量是衡量数字化营销效果的重要指标之一，它反映了用户对网站或应用的兴趣和满意度。流量质量的常用评估方法有点击率、跳出率和用户停留时间等。本文将介绍如何利用人工智能大模型来分析和优化这些指标，提高流量质量，从而提升数字化营销的业绩。人...

  2024-09-11 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论
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  广告系列:召回与排序(三)

  导语：特征对于机器学习很重要，整个模型发展的主旋律之一就是对有效特征及其组合的发现和使用。实际场景中影响结果的特征有很多，随着发展业务对预估的精度要求不断提高，模型结构也越来越复杂。召回与排序涉及的模型如过江之鲫，不胜枚举，本文试图通过梳理...

  2024-09-11 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论
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  你的「在看」有人看，清华研究者从微信「看一看」发现了这些规律

  选自arXiv...

  2024-09-11 btikc 技术文章 6 ℃ 0 评论
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  特征交叉系列:PNN向量积模型理论和实践，FM和DNN的串联

  关键词：...

  2024-09-11 btikc 技术文章 26 ℃ 0 评论
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  特征交叉系列:FM结合深度神经网络，DeepFM原理简述和实践

  关键词：...

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  如何利用「深度上下文兴趣网络」提升点击率?

  美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中，基于对业务实际场景中用户决策心智的观察，创新性地提出了深度上下文兴趣网络，精确建模了用户的兴趣，提升了CTR等线上业务指标。本文介绍了相应算法背后的动机、建模方法以及工程优化，希望能为从事...

  2024-09-11 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论
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  再谈DeepFM模型

  上一期介绍了DeepFM模型，有同学觉得写得太粗糙，那么我们本期将详细介绍为什么DeepFM有用，为什么能够增强模型的表达能力。为了解释上述两个问题，我们先回顾一下Wide&DeepLearning（WDL）。由于推荐系统中，模型输入...

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