在推荐系统中,如果用户看过某个物品,就不再把物品推荐给这个用户。小红书、抖音都这样做曝光过滤,原因是实验表明重复曝光同一个物品会损害用户体验。但也不是所有推荐系统都有曝光过滤,像 YouTube 这样的长视频就没有曝光过滤,看过的可以再次推荐。 曝光过滤通常是在召回阶段做。想要做曝光过滤,需要对于每个用户,记录已经曝光给他的物品。一个用户历史上看过的物品可能会非常多,为了做到高效的曝光过滤,需要用Bloom Filter这种数据结构。
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Fernando Pessoa - Poemas curtos #4
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相关性05:BERT模型 (Part 2) - 模型训练
相关性04:BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理
相关性03:文本匹配(TF-IDF、BM25、词距)
相关性02:评价指标(AUC、正逆序比、DCG)
相关性01:搜索相关性的定义与分档
概要04:搜索引擎的链路(查询词处理、召回、排序)
概要03:搜索引擎的评价指标
概要02:相关性、内容质量、时效性、个性化(决定搜索满意度的因素)
概要01:搜索引擎的基本概念
推荐系统公开课——8小时完整版,讲解工业界真实的推荐系统
涨指标的方法06:交互行为(关注、转发、评论)
涨指标的方法05:特殊用户人群
涨指标的方法04:多样性
涨指标的方法03:排序模型
涨指标的方法02:召回
涨指标的方法01:概述 【禁止搬运】
召回10:Deep Retrieval 召回 【禁止搬运】
召回12:曝光过滤 & Bloom Filter
召回09:双塔模型+自监督学习
概要03:推荐系统的AB测试
重排05:DPP 多样性算法(下)
重排04:DPP 多样性算法(上)
重排03:业务规则约束下的多样性算法
重排02:MMR 多样性算法(Maximal Marginal Relevance)