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算法推薦機制類型

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2、粗排技術體系與最新進展 王哲 阿里定向廣告算法團隊 大綱 粗排發展歷史 粗排最新進展 總結與展望 粗排發展歷史 背景介紹 大型工業排序系統一般采用多階段級聯架構,包含: 召回:1000W 粗排:1W 精排:上百 重排:上百 粗排目標: 在滿。

3、算力效能技術體系阿里定向廣告 阿里媽媽定向廣告算法效能團隊 姜碧野 算力效能優化背景 算力效能優化背景 深度模型的迭代帶來業務提效,但算力需求也在成倍增長 算力供給增長放緩,付費的算力紅利難以為繼 FY18 FY19 FY20 FY17 1。

4、EdgeRec: 邊緣計算在推薦系統中的應用 龔禹 阿里巴巴 淘系推薦技術團隊 2020.12.19 Road Map 背景 端上重排系統 端上混排系統 端上訓練與千人千模 背景 邊緣計算 v.s. 云計算 Overload on Clou。

5、多業務融合推薦場景下的 深度學習實踐 58同城高級算法架構師羅景 提綱 雙通道 多通道 多場景適配 工程實踐 總結思考 場景 挑戰 場景介紹:多業務融合推薦 大規模場景:UV千萬量級;帖子候選集億級別;模 型訓練樣本10億級別; 多業務融合。

6、多目標排序在快手短視頻推薦 中的實踐 鄭東 快手社區科學部 快手短視頻推薦場景介紹 多目標精排:從手工融合到Learn To Rank 復雜多目標:Ensemble Sort和在線自動調參 重排序:Listwise強化學習和端上重排序 總結。

7、深度樹匹配召回體系演進 阿里媽媽廣告產品技術事業部 卓靖煒 檢索召回技術現狀 深度樹匹配TDM技術演進 TDM業務應用實踐 總結與展望 分享大綱 互聯網業務中檢索技術的發展 檢索技術是搜索推薦和廣告的通用底層技術,是數據算力和算法相輔相成 。

8、模型化召回在陌陌社交推薦的 探索和應用 吳保鑫 陌陌社交場景概述 模型化召回技術簡介 模型化召回在陌陌的探索和應用 展望思考 分享大綱 陌陌社交場景概述 關于陌陌 2014年 陌陌在美國納斯達克交易所掛牌上市, 股票交易代碼: MOMO. 。

9、深度排序模型在淘寶直播的 演進與應用 紀志輝 演進之路 2018 多目標學習 vanilla MTL 2018 目標時序建模 DBMTL 1.0 2019 MMoE DBMTL 2.0 2019 多場景多任務 DBMTL 3.0 2020 。

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