2019.6.25补充：学推荐策略建议读《推荐系统实践》（项亮，人民邮电出版社），这本书可以解答有关推荐策略的大部分困惑，本篇内容只是初学时很浅显的一篇读书笔记~推荐策略的两个关键问题分别是“召回”和“排序”。“召回（match）”指从全量信息集合中触发尽可能多正确的结果，并将结果返回给“排序”，它可能包含来源于渠道，比如协同过滤、主题模型、内容召回和热点召回等渠道，能够从内容库中选出多样性的偏好
文章目录一、多路召回是什么？二、召回路径1.I2I2.矩阵分解 - U2I3.聚类推荐 - U2U2I4.实时召回 - U2I2I5.基于内容 - U2Tag2I6.基于图的算法：U2***2I三、融合排序四、融合策略1、按顺序展示2、平均法3、加权平均4、动态加权法5、机器学习权重法小结参考未完待续 一、多路召回是什么？“多路召回”策略，指的是采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选
召回率(Recall)= 系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数； 亦即预测为真实正例除以所有真实正例样本的个数准确率(Precision)= 系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数； 亦即等于预测为真实正例除以所有被预测为正例样本的个数 准确率和召回率是互相影响的，理想情况下肯定是做到两者都高，但是一般情况下准确率高、召回率就低，召回率低、准确率高，当然如果两者都低，那是什
定期的常规召回和不定期的非常规召回按频率来看，用户召回可以分为常规召回和非常规召回，常规召回，常规召回往往是近期和定期的召回，如可以在用户不活跃超过3天，7天，14天和28天的时候，给用户发个消息，提醒他常回来看看。非常规召回则常见于非常时候的用户召回，往往也会针对流失时间很久的用户。如电商网站在其购物节都会向大多数用户发送消息，提醒用户上来看看。一些上市公司也喜欢在季末发送消息，吸引
关于流失用户召回的文章多如牛毛，但都过于碎片化。本文既有完整体系的搭建，也有细节执行的传授，帮助各位对“流失用户召回”这项工作有完整的梳理和认知，帮助高级运营人员提升。
关于流失用户召回的文章多如牛毛，但都过于碎片化。本文既有完整体系的搭建，也有细节执行的传授，帮助各位对“流失用户召回”这项工作有完整的梳理和认知，帮助高级运营人员提升。文章目录1 如何提
基于深度学习的召回近些年已经得到了长足的发展，其中双塔模型更是作为经典的深度学习召回模型被各大公司应用，回顾双塔模型的发展可以追溯到2003年微软发布的DSSM模型，本篇文章将会从DSSM开始介绍几篇论文，看一下DSSM模型是怎么发展成为双塔模型并应用在推荐系统中做召回的。DSSMDSSM模型是2013年微软发布的，其论文全称为：Learning Deep Structured Semantic
来源：DataFunTalk
本文约2600字，建议阅读5分钟
本文为你介绍字节跳动AML Team在大规模推荐中构建的可学习的索引结构。[ 导读 ] 传统的召回算法一般基于双塔结构并加以approximately nearest neighbor search (ANN) 或者maximum inner productive search (MIPS)，比如fast ball tree (FBT
前言从大规模物料库中检索物品并给用户做推荐，需要的算力是巨大的。阿里团队提出了一系列基于树的深度模型结构，旨在使用对数复杂度完成这个任务，减少算力的消耗。在这个结构中，支持用户和物品的层次关系构建，而不是将两者割裂开（例如双塔结构）。模型主要思想是通过自上而下遍历树节点来为每个用户-节点对做出决策，从粗略到精细地预测用户兴趣。该模型是一种召回模型，在下图系统中User-candidates mat
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2023-08-21 21:25:35
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作者 | 雨下整理 | NewBeeNLP大家好，这里是NeeBeeNLP。今天分享学弟『雨下』的深度召回模型总结。他从毕业后，一直在公司里做召回模型的相关工作，尝试过大量的召回模型，并进行了大量的线上AB实验验证了这些这些模型上线的效果。感兴趣的同学可以文末下载论文了解具体的模型方法。一、召回模型简述推荐系统的架构一般大致分为召回和排序（包含粗排、精排）两个步骤，如图一所示。
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2023-08-26 10:44:28
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深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比1.DeepFM模型1.1.模型简介CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分
导读：召回结果的好坏对整个推荐结果有着至关重要的影响，最近的一系列实践和研究表明，基于行为序列的深度学习推荐模型搭配高性能的近似检索算法可以实现既准又快的召回性能；与此同时，用户在天猫精灵上还可以进行实时指令操控，利用丰富的反馈信息改进召回模型的性能。背景传统的推荐系统通常由两部分构成，分别是 Candidate Generation（候选生成）和 Ranking（排序），以下图中经典的 YouT
作者 | 张菡 京东 算法工程师 搜索主要经历四个阶段：召回、粗排、精排和重排，最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分：倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配，很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传统的语义召回策略有人工干预召回、人工构建同义词表进行同义词替换等等。但是相比于深度语义模型，这些技术费时费力，并且覆盖率
这里主要介绍召回层的技术，包括2个方面，一是召回的策略，另外一个是查找近似向量的策略。召回策略单策略召回：单一无法满足用户潜在多兴趣需求多路召回：可以全面地照顾到不同的召回方法，各个策略之间的数据和信息是割裂的，无法综合考虑多个策略对同一个物品的影响基于embedding召回：既考虑到了多路召回策略，又有评分连续性的特点，embedding线上相似度计算也比较简单。召回层邻近检索方法聚类k-mea
深度学习的召回率是衡量模型性能的重要指标之一。在信息检索、推荐系统等领域中，召回率能够衡量模型能够找到所有相关信息的能力。召回率的计算公式为：
\[
召回率 = \frac{TP}{TP + FN}
\]
其中，TP代表True Positive，表示模型正确识别的正例数量；FN代表False Negative，表示模型未能正确识别的正例数量。
对于深度学习模型来说，提高召回率通常需要更大的
# 深度学习召回率指标
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习方法，其在各个领域都取得了巨大的成功。在实际应用中，我们通常需要评估模型的性能，以便了解其在不同任务上的表现。在这篇文章中，我们将重点介绍深度学习中的召回率指标，并提供相应的代码示例。
## 召回率的定义
召回率是一个用来衡量模型分类性能的指标。它表示模型正确预测为正例的样本数与实际正例样本数的比例。召回率计算公式如下：
!
分享嘉宾：卓靖炜 阿里巴巴编辑整理：成鑫鑫出品平台：DataFunTalk导读：目前不管是广告还是推荐业务，最底层的技术都是检索，由于候选集合非常大，可能从千万甚至亿级别取出数十个用户感兴趣的商品。在算力和时间复杂度的约束下，往往采用分阶段漏斗的算法体系。具体来说就是分成召回 ( match ) 以及排序 ( rank )。本文主要介绍阿里在match阶段的最新实践—
今天看书再一次看到这两个概念，在我印象中原来很努力记忆过一次，效果嘛→显而易见。这一次学聪明点，看懂了就记录下来。首先来讲下二者概念：召回率（recall）：是针对我们原来样本而言，表示有多少样本中的正例（一种是把正类预测为正类即TP，一种是把正类预测为负类即FN）被预测正确了。，提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数。精确率（precision）：是针对我们的预测结果而言，表示的是预测为正的
总结混淆矩阵 先看正反，再看真伪准确率：Accuracy = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 预测正确的比例
模型.score()方法返回的就是模型的准确率召回率：Recal = TP/(TP+FN) 就是TPR，真实正例被找到的概率
API:from sklearn.metrics import recall_score精准率：Precision = TP
作者：摄影师王同学一.整体架构在现代的推荐系统，由于数据的扩张远远超过算力的增长，外加经济型的考虑，所以架构呈现出分漏斗的多阶段处理，一般整体架构图如下：其中召回部分在整套系统起着承上启下的作用，下边会详细介绍二.召回系统作用：在海量（100M+)的内容中快速筛选得到目标内容(小于K级别)供上游系统（排序）使用，一般召回系统通常要从算法和工程上两方面配合去实现。算法：对内容进行潜在特征表示， 不同
准确率、召回率、F1说明：目前我关注准确率和召回率比较多信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率：Recall，又称“查全率”——还是查全率好记，也更能体现其实质意义。 准确率：Precision，
