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钟灵:高性能召回引擎在在线零售场景中的最佳实践-在线零售增长引擎技术分论坛(11页).pdf

上传人: 云闲 编号:84564 2021-01-01 11页 926.02KB

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本文主要介绍了阿里巴巴集团在在线零售场景下,运用高性能召回引擎的最佳实践。该引擎基于开源框架EasyRec构建,利用PAI(Platform of Artificial Intelligence)提供的机器学习服务进行模型训练和部署。关键点如下: 1. 引擎整合了多种机器学习框架(如PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Caffe等)和计算引擎(如MaxCompute/EMR/实时计算),提供了可视化建模、交互式建模等便捷开发工具。 2. 召回模型采用DSSM和MIND,排序模型包括FM、WideAndDeep、MultiTowerDeepFM等,还支持多目标模型和重排序模型。 3. EasyRec支持丰富的特征类型,如离散的IdFeature、连续的RawFeature、多值的TagFeature等,并可进行组合和序列分析。 4. 引擎能够自动进行超参数搜索和知识蒸馏,保证模型的最佳性能和一致性。 5. 模型部署在PAI的EAS服务上,支持一键部署、高性能计算和弹性扩缩。 6. 实践表明,EasyRec在品牌个性化、移动频道个性化、垂直业务等方面取得了显著效果,已被多家企业应用于推荐系统。 综上所述,阿里巴巴通过EasyRec引擎和PAI平台,提供了一个高效、灵活的在线零售推荐系统解决方案。
"如何实现个性化推荐系统?" "如何利用大数据提升在线零售性能?" "深度学习在在线推荐系统中的应用?"
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