具體**過多，詳情見：
採用不同的召回策略，分別召回商品集，然後再進行排序。下圖是多路召回的示意圖：
本次比賽採取的多路召回為5路召回，分別是：
基於使用者的召回
由兩層深度網路組成，先粗排，然後再精排。基本架構如下：
具體的原理見王喆的部落格：
重讀youtube深度學習推薦系統**，字字珠璣，驚為神文 4
youtube深度學習推薦系統的十大工程問題
分為文章冷啟動和使用者冷啟動
1.文章冷啟動
2.使用者冷啟動
平台的新使用者，該使用者沒有點選日誌。也可能基於embedding召回。
天池比賽打卡
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DataWhale天池比賽 Task5
常見的整合學習方法有stacking bagging和boosting，同時這些整合學習方法與具體驗證集劃分聯絡緊密。由於深度學習模型一般需要較長的訓練週期，如果硬體裝置不允許建議選取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉驗證的方法。那麼在10個cnn模型可以使用如下方式進行整合 dropout經常出...
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