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首页 > 实用技巧 > 作者:YD1662024-01-26 03:11:18

整个粗排模块上线后,我们关注的两类指标:互动类指标和播放类指标,都有非常明显的正向提升,具体的指标提升幅度可以参考上图的在线实验结果。

一般,粗排模块的表现和实际场景有较大的相关性:在候选集非常大的推荐场景下,粗排到精排间的漏斗有好几个量级,这时粗排模块会带来非常显著的收益;在候选集比较小的推荐场景下,从召回到精排间的漏斗不是很大,这时粗排的收益可能就比较有限。

进而,考虑做进一步优化。

5. 还有哪些需要考虑?

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首先,上述粗排蒸馏过程本质上是pointwise,但通过上报精排日志可以拿到精排模型给出的完整再推荐列表,用pairwise学习精排排出来的序,可以进一步逼近精排结果,能更多的提取精排传递出的信息。

其次,前面虽然不断地用teacher模型和student模型描述整个过程,但实际效果上student模型不一定低于teacher模型。换一个角度,student模型其实是基于teacher模型做进一步训练,所以student模型的表征能力有可能超过teacher模型。事实上,如何让student模型通过反复的蒸馏,效果超过teacher模型,在模型蒸馏领域也有许多相关方法。

最后,粗排到底是召回的延伸,还是精排的压缩跟前置?虽然召回和精排都是一个检索的过程,但二者实际侧重点还有一些不同,比如,召回在多样性上有更多的考量,精排更强调排序次序的精准性,而粗排处于这两个环节之间,如何利用粗排模块更好地平衡召回和精排?通常而言,会考虑设计多样性调节算法解决这一问题。

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多样性调节算法设计

1. 推荐多样性的意义

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多样性的概念在推荐系统里常被提到,在不同视角下,推荐多样性对应着不同的问题。

2. 多样性控制的方案路线

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在具体实现上,多样性有三个主流的技术方案:规则打散、embedding打散和DPP,下面会详细介绍:

通常,从平台生态控制的角度,类似DPP的控制算法需要贯穿整个推荐链路。在粗排和精排之后,都需要DPP环节,后续会介绍DPP算法的具体实现。

3. DPP 技术细节

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