過去的首頁推薦更多的是在相關性推薦的單一資料目標上進行優化，如今天貓首頁的推薦系統不僅僅考慮推薦結果的相關性，還在推薦結果的發現性、多樣性等方面上做了更深度的優化，"效率和體驗並重"成為天貓首頁新的優化目標。graph embedding、transformer、深度學習、知識圖譜等新的技術已先後在天貓首頁的推薦系統成功落地，為場景帶來了兩位數的點選率提公升和兩位數的疲勞度下降。
天貓首頁的個性化推薦系統可以分為召回、排序和機制三個模組。其中，召回模組主要是從全量的商品素材中檢索出使用者感興趣的 topk 個候選商品，排序模組專注於使用者對商品的 ctr 預估，機制模組負責後期的流量調控、體驗優化、策略調控等和最終的商品排序。整個推薦系統採用 graph embedding、transformer、深度學習、知識圖譜、使用者體驗建模等新的技術構建起來，如下圖為天貓首頁推薦系統的技術框架圖。
原文詳見：
Youtube 推薦系統框架
1 推薦一般分為match和rank.match階段採用了word2vec思想。關鍵的一點要理解vedio vector的權重在 在softmax那一步驟，比如user vector是100維，video vector是100w維。則需要乙個100 100w的矩陣，這個矩陣的權重就是video ve...
chp1 推薦系統框架
一 背景介紹二 主要內容 1 使用者滿意性 首當其衝的，推薦系統主要就是為了滿足使用者的需求，因此準確率是評判乙個推薦系統好壞的最關鍵指標。2 多樣性 雖然推薦系統最主要還是滿足使用者的興趣，但是也要兼顧內容的多樣性，對於權重不同的興趣都要做到兼顧。3 新穎性 使用者看到的內容是那些他們之前沒有聽說...
天貓側邊欄
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