FM怎么用在召回中？极简的模式第一，离线训练。这个过程跟在排序阶段采用FM模型的离线训练过程是一样的，比如可以使用线上收集到的用户点击数据来作为训练数据，线下训练一个完整的FM模型。在召回阶段，我们想要的其实是：每个特征和这个特征对应的训练好的embedding向量。这个可以存好待用。如果将推荐系统做个很高层级的抽象的话，可以表达成学习如下形式的映射函数：意思是，我们利用用户（User）相关的特征
向量召回的目标1：内积时既考虑到了相关性、又考虑到了兴趣，所以这就是前两个目标2：有的还会考虑rpm最大化3：有的团队还会在训练模型时，loss上加入点击loss、下单loss、相关性loss等目标一、基础的向量召回就不简述了就是使用精排的样本，然后形成两个塔，一个用来训练user向量，一个用来训练item向量，然后内积相乘再反向梯度传播，训练出来模型后，不管是离线刷出来所有user/item的向
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2024-05-05 20:42:44
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普通搜索 VS 向量搜索向量搜索已经在成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可 embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中。相较于普通搜索（基于词元和倒排索引），向量搜索会成为一个革命者代替它（们）的位置，还是会与它互补，并有机的整合在一起呢？overview首先，我们先来了解一下这两种搜索方案的特点以及各自的优缺点
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2024-07-16 19:17:45
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向量召回本身是个新潮的东西，这次给大家小小的总结一下，工业界和科研界中常见的向量召回方案，希望能给大家一些启示吧。前沿首先，什么是向量召回，核心的流程是什么样的，先介绍下。首先，所谓向量召回，就是把物料和用户query都进行向量表征，物料可以构造索引供query向量进行检索，本质还是在库里检索和query最接近的那些物料，相当于推荐中的一路召回。具体的细节，可以看看我这篇文章，已经详细解释了：心法
常见召回模型I2I：计算item-item相似度，用于相似推荐、相关推荐；U2I：基于矩阵分解，通过用户特征直接推荐item；U2U2I：基于用户的协同过滤，先找相似用户，再推荐相似用户喜欢的item；U2I2I：基于物品的协同过滤，先统计用户喜爱的物品，再推荐他喜欢的item；U2TAG2I：基于标签偏好推荐，先统计用户偏好的tag，然后匹配所有的item；其中tag一般是item的标签、分类、
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2024-06-08 21:39:18
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计算特征向量的相似度
目录更改elasticsearch的score评分插件源码解读脚步一脚本二(fast-vector-distance)部署测试创建索引查询版本说明项目详细见github参考文献更改elasticsearch的score评分 在某些情况下，我们需要自定义score的分值，从而达到个性化搜索的目的。例如我们通过机器学习可以得到每个用户
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2024-05-09 09:31:35
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近两年来，在移动腾讯网落地了许多召回算法，绝大多数对业务指标带来了不小的提升，趁着假期闲宅无事，泡壶好茶，倚窗听雨，顺便做点总结。一方面希望得到大神们的指点，另一方面也希望帮助到刚好有需要的同学，如果能起到抛砖引玉的作用更是荣幸之至。召回在推荐系统中的地位由于我个人主要是做召回算法的，首先免不了自吹自擂一番。以移动腾讯网（http://xw.qq.com）新闻推荐系统为例，在整个推荐系统中召回具有
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2024-09-10 20:17:40
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在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
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2024-03-16 22:38:04
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作者 | zxcodestudy
在双十一时，有用户反馈推广平台物料列表出现了耗时严重的情况。筛选排序系统出现过耗时严重的情况，根据业务系统的筛选排序慢接口的traceId, 我们分析了一下请求链路上的瓶颈是ES.问题排查首选我们在监控平台上确认了一下ES的访问流量，发现流量曲线变化不大，说明不是ES读请求压力突增导致的。接着我们看了ES的bigdesk监控
数据泵中间件的意义在于解耦，我司数据泵产品采用Maxwell。几个月前在admin后台积分速报仪表盘查看会员单笔积分详情时页面无法展示，一直报connection timeout，正常展示出来的积分明细：该问题除了发现开发人员本身没有对代码没有优化外，也思考着结合已有的ELK来解决统计和查询效率，原因在于订单、积分表数据量过大，业务先行导致模型设计存在一定的缺陷，java层处理关联数据查询&
如果你对搜索广告，竞价排序，或者Elastic Search技术感兴趣，读读这篇文章或许多少能有所收获。作者不是计算广告领域的专家，如果作为读者的你是这个方面的专家发现本文浅薄，希望留下你宝贵的意见。
因为ES版本升级很快，很多功能支持程度也伴随版本的升级而改变，本文内容基于Elastic Search 5.4.1实现。
什么是搜索广告举个最常见的例子，当我们在淘宝上购物搜索时候，例如
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2024-04-24 14:37:53
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搜索算法Learning to Rank方法：1、单文档方法：根据query判断每个item的相似度 2、文档对方法：确定文档对的前后顺序 3、文档列表法：确定所有文档的先后顺序 Item：垂域、意图、语义相似性、item的热度、用户的搜索日志。排序算法的评估标准AUC：准确率：描述模型的推荐列表（分母）中有多少是正例item；召回率：描述有多少正例item（分母）包含在模型的推荐列表中AP av
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2024-07-22 17:29:20
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背景和需求其实向量召回本质上是一个搜索问题，传统搜索本质上使用的是文本的搜索，经常是做一些query，提出里面的关键词然后在数据库里面搜，这种文本层面的召回泛化能力终究有限，为了解决一些同义词、特别说法、纠错的问题需要话费大量的时间精力，另一方面，类似推荐领域，要衡量用户和物料，靠显式的用户画像同样是有限的，接着深度学习发展的东风，有人开始尝试想把query、用户、物料进行抽象表示，然后进行匹配计
在推荐和搜索场景下，召回recall是一个关键的步骤，这个步骤通常需要在海量的目标中，召回部分与用户特征相近的item，所以有一个快速，并且准去的算法是非常有必要的，HNSW(Hierarchical Navigable Small World)就是其中一种方法，当然HNSW也不止用于此。对于召回的场景下，每个需要进行召回的item已经用户的特征都是多维的，在多个特征维度的空间中，找到与用户特征最
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2024-03-29 11:28:44
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目录1推荐系统的Match模块介绍1.1业界通⽤推荐系统架构1.2Match算法典型应用2Collaborative Filtering 算法介绍2.1Collaborative Filtering 定义2.2基于共现关系的Collaborative Filtering算法2.2.1 User-based CF(基于用户的协同过滤算法)2.2.2 Item-based CF(基于物品的协同过滤算法
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2024-07-24 20:47:49
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在 Elasticsearch 中有一些热点，人们可能不可避免的会碰到。 我们理解的，所有的调整就是为了优化，但是这些调整，你真的不需要理会它。因为它们经常会被乱用，从而造成系统的不稳定或者糟糕的性能，甚至两者都有可能。官方文档参考：正确配置线程池垃圾回收器先说结论，不要更改默认的垃圾回收器！Elasticsearch 默认的垃圾回收器（ GC ）是 CMS。 这个垃圾回收器可以和应用并行处理，以
排序系统排序系统一般分为：召回和排序两个阶段。其中排序又分了粗排和精排。召回召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个，召回一般由多路组成，每一路会有不同侧重点（优化目标）。在推荐系统中，不同路代表了不同的优化目标。排序排序阶段就是把召回的结果进行排序，把topK（k一般都是个位数）结果作为推荐系统最终输出。区分粗排和精排，其实就是生成环境中成本和结果的一个平衡。粗排进入排序阶段的候选集一般很
推荐系统通常分为召回和排序两个步骤召回：召回阶段的主要职责是：从千万量级的候选物品里，采取简单模型将推荐物品候选集合快速筛减到千级别甚至百级别，这样将候选集合数量降下来，之后在排序阶段就可以上一些复杂模型，细致地对候选集进行个性化排序。排序：对多个召回方法的结果进行统一打分并排序，选出最优Top K。筛选：CTR预估的rank模型，相当于精排序：使用一个点击率预估模型（输入用户特征，内容特征，用户
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2024-09-21 08:25:02
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不小心将文件从电脑里删除了，如果仅仅是把文件从电脑里删除了，那么大家都会知道要找回的办法就是去回收站里点击文件还原。但是现在各种情况常常令人很烦恼。一种是大文件删除不经过回收站；再一个是回收站被清空后来找回文件。告诉大家一个好消息。其实这两种传出文件的方式都是可以恢复的！电脑文件被删除后并且清空了回收站，在那之后段时间内还想把该文件给恢复回来，这种纠结郁闷相信大家都会有过吧？上面的经历弄得我很是不
在推荐系统中一般会分为召回和排序两个阶段：召回召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个item，召回一般由多路组成，每一路会有不同的侧重点（优化目标），如在广告中成熟期广告和冷启动广告分为两路召回（如果广告比较多，还可能分冷热广告分别召回）。在推荐系统，不同路可能代表了不同的优化目标，如喜欢、关注、观看时长、评论这些都可以分不同的路召回。目前召回常用的方法有：协同过滤、FM、FFM、图模型、
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2024-10-04 15:27:03
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