电商搜索系统中搜索、推荐、广告的架构有区别吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CfOQwaStLi2c6rki5kIcsuQhnig/ai搜索、推荐、广告三者的模型相对是"通用"的，一个方向上效果不错的模型稍作修改即可适配到另外一个方向，譬如多向量表达MIND本是推荐召回的模型，现在在很多搜索召回 ...
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解决推荐系统挑战：Meta的创新架构与方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/a2**Conclusion ** · 通过减少推荐、搜索和广告系统对**大量异构特征**的依赖，可以使这些系统在改善用户体验的同时更加注重**隐私保护**。 · 传统的推荐系统往往是基于用户的 ...
LLM（十四）：基于LLM 的推荐系统重构 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnofUser Preference 是指用户对物品属性的个性化喜好。 User Intention是指用户对某类物品的更直接的需求，Task形式就是对应的推荐任务。 此外，还利用了时间和地点等上下文信息 ...
搜推广生死判官：聊聊重排技术发展 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/LPlAwm6vSiesFBkysh8csZYfn1g搜索推荐广告的基础架构和知识我们在电商搜索全链路（一）：Overview 以及阿里淘宝：重新审视搜索粗排 中已经有相关介绍，这里直接进入主题。 重排一般是离用户最近的 ...
探索数据基础设施：序列学习在个性化广告与推荐中的应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KjZLw5lsXiyTNJk2WWJcLbZLnXc在实际应用中，序列学习的优势得到了充分的体现。通过对用户行为序列的分析，个性化广告与推荐系统能够更加准确地预测用户的兴趣和需求，为用户提供更加符合 ...
联邦学习架构下的广告数据安全实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ge8ywvZyqiCcODkbve2cmRh4n4g/a9... 广告瀑布流，这种"神经营销"是否正在瓦解人类的自由意志？ ---. 二、算法黑箱与可解释性：打开潘多拉魔盒的密钥. 深度神经网络构成的广告推荐系统，如同古 ...
LLM（十四）：基于LLM 的推荐系统重构 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof一、风云际会：推荐系统遇上LLM 在笔者之前的专栏中推荐系统及计算广告www.zhihu.com/column/c_1611400569750257665 介绍了推荐系统 ... 架构等。prompts 在很大程度上 ...
PyTorch 框架如何支撑Meta 的广告革命？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IMVIw7aluixJ22kn6MIcbAjnn8d/ah广告精准度提升至量子级：通过Transformer架构实现的兴趣图谱建模，使广告点击率同比提升37%. 内容推荐系统进化出"数字读心术"：LLaMA大模型在News Feed应用 ...
LLM在快手推荐的对比学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YYqywFhxUiKpPfkk49DcMKXnnId/a7LEARN: LLM在快手电商广告推荐场景的应用. 作者：Lukan | NewBeeNLP. 知乎原文 ... 现有的推荐系统模型都是通过ID embedding学习用户和物品之间的交互来表示用户和 ...
如何改进CTR模型以避免bad case？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Hp3SwPT8Di8TFdkExX3cyQDknKe/ab左侧：传统的广告推荐系统，一般采用2-3层的漏斗架构，最底层是matching层，从上百万的广告候选集中召回跟用户query语义相关的广告；然后会有1~2层rank层，对广告进行ctr预估排序 ...