算法推荐机制类型

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2、粗排技术体系与最新进展 王哲 阿里定向广告算法团队 大纲 粗排发展历史 粗排最新进展 总结与展望 粗排发展历史 背景介绍 大型工业排序系统一般采用多阶段级联架构,包含: 召回:1000W 粗排:1W 精排:上百 重排:上百 粗排目标: 在满。

3、算力效能技术体系阿里定向广告 阿里妈妈定向广告算法效能团队 姜碧野 算力效能优化背景 算力效能优化背景 深度模型的迭代带来业务提效,但算力需求也在成倍增长 算力供给增长放缓,付费的算力红利难以为继 FY18 FY19 FY20 FY17 1。

4、EdgeRec: 边缘计算在推荐系统中的应用 龚禹 阿里巴巴 淘系推荐技术团队 2020.12.19 Road Map 背景 端上重排系统 端上混排系统 端上训练与千人千模 背景 边缘计算 v.s. 云计算 Overload on Clou。

5、多业务融合推荐场景下的 深度学习实践 58同城高级算法架构师罗景 提纲 双通道 多通道 多场景适配 工程实践 总结思考 场景 挑战 场景介绍:多业务融合推荐 大规模场景:UV千万量级;帖子候选集亿级别;模 型训练样本10亿级别; 多业务融合。

6、多目标排序在快手短视频推荐 中的实践 郑东 快手社区科学部 快手短视频推荐场景介绍 多目标精排:从手工融合到Learn To Rank 复杂多目标:Ensemble Sort和在线自动调参 重排序:Listwise强化学习和端上重排序 总结。

7、深度树匹配召回体系演进 阿里妈妈广告产品技术事业部 卓靖炜 检索召回技术现状 深度树匹配TDM技术演进 TDM业务应用实践 总结与展望 分享大纲 互联网业务中检索技术的发展 检索技术是搜索推荐和广告的通用底层技术,是数据算力和算法相辅相成 。

8、模型化召回在陌陌社交推荐的 探索和应用 吴保鑫 陌陌社交场景概述 模型化召回技术简介 模型化召回在陌陌的探索和应用 展望思考 分享大纲 陌陌社交场景概述 关于陌陌 2014年 陌陌在美国纳斯达克交易所挂牌上市, 股票交易代码: MOMO. 。

9、深度排序模型在淘宝直播的 演进与应用 纪志辉 演进之路 2018 多目标学习 vanilla MTL 2018 目标时序建模 DBMTL 1.0 2019 MMoE DBMTL 2.0 2019 多场景多任务 DBMTL 3.0 2020 。