企业网站建设策划书标准版黑马培训价目表

企业网站建设策划书标准版,黑马培训价目表,本地做织梦网站,湖北立方建设工程有限公司网站这四个环节是 推荐/搜索系统的核心召回排序流程#xff0c;目的是从海量候选集里筛选出用户最可能感兴趣的内容#xff0c;同时保证结果的多样性#xff0c;整体流程遵循 “从多到少、从粗到精” 的原则。以下是每个环节的详细职责、目标和实现逻辑#xff1a; 一、召回目的是从海量候选集里筛选出用户最可能感兴趣的内容同时保证结果的多样性整体流程遵循“从多到少、从粗到精”的原则。以下是每个环节的详细职责、目标和实现逻辑一、召回Recall从海量数据中“捞人”——广撒网抓候选1. 核心目标从百万/亿级的全量候选集如商品、视频、文章中快速筛选出数千级别的用户可能感兴趣的候选集解决“从哪找”的问题。特点速度快、召回率优先、精度要求低宁可多召回一些潜在相关的内容也不能漏掉用户可能喜欢的。2. 核心逻辑基于简单的用户兴趣信号和规则/轻量化模型不做复杂计算追求极致性能。常见召回策略协同过滤召回基于用户行为相似性如“和你相似的用户都喜欢XX”、物品相似性如“你喜欢的A类似的B/C/D”内容召回基于物品属性如用户喜欢“科幻电影”召回所有科幻类电影、用户标签如用户标签是“健身”召回健身相关内容热门召回兜底策略召回全局/分类热门内容防止新用户无数据可推荐地理位置召回本地生活场景常用如推荐附近3km内的餐厅。3. 关键指标召回率真正感兴趣的内容被召回的比例越高越好避免漏选响应时间必须在毫秒级完成通常 10ms否则影响用户体验。一句话总结召回是**“海选”**——用低成本的方式从海量数据里捞出一批“可能合格”的候选人。二、粗排Coarse Ranking快速过滤——初筛降数量1. 核心目标对召回阶段输出的数千级别候选集进行快速排序筛选出数百级别的候选集解决“初步筛选”的问题是召回和精排之间的“承上启下”环节。特点速度较快、兼顾效率与精度模型复杂度介于召回和精排之间。2. 核心逻辑使用轻量化的机器学习模型输入比召回更丰富的特征但特征维度和模型复杂度低于精排。特征选择用户基础特征年龄、性别、物品基础特征类别、热度、简单交互特征点击/收藏次数模型选择通常用 LR逻辑回归、FM因子分解机、简单的深度学习模型如 Wide Deep 的 Wide 部分目标预测用户对候选内容的“兴趣得分”按得分排序后截断取前 N 个如取前200进入精排。3. 关键指标精确率筛选后内容的相关度比召回高吞吐量能处理的候选集数量高于精排耗时通常 50ms比精排快1~2个数量级。一句话总结粗排是**“一轮面试”**——快速淘汰明显不相关的内容减少精排的计算压力。三、精排Fine Ranking精准排序——决胜定最终顺序1. 核心目标对粗排输出的数百级别候选集进行精准排序输出数十级别的最终推荐列表解决“用户最想要什么”的核心问题是整个流程的“核心决策环节”。特点精度优先、模型复杂、计算成本高直接决定用户看到的内容顺序。2. 核心逻辑使用复杂的深度学习模型输入全方位的高维特征精准预测用户的行为概率点击、下单、停留时长等。特征选择用户特征详细行为序列如最近7天点击的10个商品、兴趣标签、消费能力物品特征详细属性如商品的品牌、价格、评分、内容详情如文章关键词交互特征用户与物品的匹配度如用户是否收藏过该品牌的商品、上下文特征如当前时间、场景模型选择DeepFM、DIN深度兴趣网络、DIEN深度兴趣进化网络、Transformer 类模型如 BERT4Rec目标优化核心业务指标如 CTR 点击率、CVR 转化率、GMV 销售额按预测得分从高到低排序。3. 关键指标核心业务指标CTR、CVR、停留时长直接影响用户体验和平台收益排序稳定性避免排序结果波动过大。一句话总结精排是**“终面”**——用最精准的模型确定用户最可能感兴趣的内容顺序。四、打散Diversification调整结果——去同质化保多样性1. 核心目标对精排输出的最终列表进行后处理打破同质化内容的集中展示保证结果的多样性解决“推荐单调、用户审美疲劳”的问题。特点非排序环节是排序后的优化策略不改变内容的核心相关性只调整展示顺序。2. 核心逻辑精排的目标是“精准”但可能导致结果高度同质化如连续推荐10个同一品牌的口红打散就是通过规则/算法调整顺序平衡“精准”和“多样”。常见打散策略类别打散限制同一类别内容的连续展示次数如最多连续展示2个美妆类商品之后必须插一个服饰类商家打散电商场景常用避免同一商家的商品集中展示防止用户反感热度打散在热门内容中插入少量长尾内容扶持小众优质内容提升生态多样性算法打散基于内容相似度矩阵调整顺序使相邻内容的相似度低于阈值。3. 关键指标多样性结果集的类别/商家覆盖度越高越好相关性损失打散后核心指标如CTR的下降幅度越小越好。一句话总结打散是**“最终调参”**——在不牺牲核心体验的前提下让推荐结果更丰富提升用户长期留存。四、完整流程串联以电商推荐为例召回从1亿商品中基于用户历史购买记录商品相似性召回2000个候选商品粗排用LR模型快速排序筛选出200个用户可能喜欢的商品精排用DIN模型精准预测转化率输出30个得分最高的商品打散限制同一品牌最多连续展示2个调整顺序后最终展示给用户10个商品。核心区别对比表环节输入规模核心目标模型特点耗时核心指标召回亿级广撒网捞候选规则/轻量化模型10ms召回率粗排数千级初筛降数量轻量机器学习模型50ms效率精度精排数百级精准排序定胜负复杂深度学习模型500msCTR/CVR打散数十级去同质化保多样规则/相似度算法10ms多样性补充为什么需要这四个环节直接对亿级数据用精排模型计算时间和资源成本完全不可行。召回解决“从海量数据快速筛选”的效率问题粗排承上启下进一步缩小范围降低精排压力精排保证结果的精准性提升核心指标打散优化用户体验避免推荐单调兼顾平台生态。这四个环节的组合实现了“效率、精度、多样性”的三者平衡。