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文檔簡介
\h搜狗信息流推薦算法首先要進行一下NLP處理,它的作用就是對文章進行抽象,用有限的、關鍵的topic進行NLPNLP一級的是標簽,標簽是屬于一部分分類,它也是一個集合,比如說NBA這個標簽屬于體育FastTextFastTextcontenttitle中進行分類,分類效果還可以。后來通過研究之后發(fā)現對于文章來說,title和content的FastText93%。后續(xù)優(yōu)化的時候除FastTextTextCNNTextCNN分類模型和FastText模型不一樣,FastText對于一個文章只會對應到一個分類當中,但是標簽不一樣,可以有多個標簽。TextCNN分類模型對進行了卷積計算,能在更因在于做測試集時一篇文章只會打一個標簽,人工評估可以分多個類別。fastText能達到75%,TextCNN能達到88%,然后采用“TextCNN+數據增強+多段結果預測”能達到是概率模型Skip-Gram+層次softMax,下面著重介紹概率模型。詞的轉換概率的建模。采用word2vecSkip-Gram思想,輸入的是文本空間,經過embeddingsoftMax全連接,最后得出一個詞轉換為另一個詞的轉換概率,word2vec設選出概率最大的作為關鍵詞,最終準確率能夠達到89%。ldaCB召回是在用戶畫像維護一個用戶興趣的集合以及相應的權重,線下會維護用戶興趣對應CB第二種就是基于模型排序。我們在召回簡化為對CTR預測,使用的是LR模型。特征的選docdocdocdocdoc間的相關性,進而推薦相關的內容。首先是維護每一個doc相關的文章排序,除此之外還querydoc1query,querydoc1趣,location協(xié)同,人口屬性也是類似。第一種效果最好,后面相對差一些,但是好處如CFitemitemitemuser度。而隱語模型將矩陣進行分解,變成兩個矩陣,將user與item轉化為同一個維度,就是對用戶點擊的分類,就可以直接計算item與user的相似度。目前用的比較多的就是隱語模型,主要用在電影評分領域,在推薦領域也是可以使用。還有一種方式是NCF,就是useritemembeddinguser與item統(tǒng)一到同一個向量空間,通過神經網絡訓練出各自的向量,最后得出用戶與item預估,最常用的點擊率預估模型,速度快,效果好,與人工規(guī)則相比,效果提升顯著。后LRFTRLLRLR果提升明顯。目前用的比較多的是基于深度學習,wide&deepFTRLWide&deeplearning邏輯回歸有一個記憶能力,deep層有泛化能力,wide和deep層的特征需要甄別,能夠時還需要做人工交叉,比如用戶興趣與內容的匹配度,還會利用FM還做自動交叉。FM交叉也需要embedding,目前流行的用deepFM和deep層用同一層embeddingembedding,最后進行NLPNLPNLP合,人力也是一個挑戰(zhàn);視頻在信息流產品比重越來越重,與圖像類似,目前基本以CTR乘以時
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