电商搜索系统里搜索、推荐、广告的详细分析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CfOQwaStLi2c6rki5kIcsuQhnig/a9数据：量大而杂乱，虽然有取之不尽的用户日志，但如何从中过滤噪声提取真正有增益的信息，是一大难题； · 算法：创新与落地，三者很多算法模型都是相似的（搜推广算法有多卷 ...
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美团：搜索广告策略 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/LyoKwFmU3ihsyykA0JNcd3fUnSh... 广告策略从美团流量场景角度来看，美团搜索广告分为两大类，一是列表推荐广告；二是搜索广告 ... 广告大模型. 直接把大模型用到美团实际场景里做关键词召回，将 ...
小红书推荐系统的粗排与精排模型有哪些区别？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/C6YIwwW8HinzcBkY4n7ckcQknEd/a7... 推荐系统的转化流程1.2 短期消费指标短期消费指标可以反映用户对推荐是否满意消费指标：反映用户对推荐是否满意点击率= 点击次数/ 曝光次数—— 越高，证明推荐 ... 广告。重排的 ...
LinkedIn于KDD'20的混排研究：信息流推荐中自然与广告的协同
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AAagwS7C3iJWTBkLYGac5tT8n2d/a5自然推荐的主要目标是用户的engagement，可以简单理解为用户app上的停留意愿；而广告则是通过竞价排序最大化期望收益。两者目标的冲突差异导致现有的系统中，自然和广告的链路 ...
LLM在广告电商推荐的助力 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QZZ2wvvVuidJDTkD4bEcNpConjh/a2推荐系统是一个相对黑盒的逻辑，优化系统更多是从人角度寻找Bad Case，通过解决Bad Case，以及设立更多的AB Test来提高系统的匹配效率。 LLM对比原先的模型在Reasoning的时候 ...
广告系统的三大视角解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SMS0wtRnaiUKEEki0SQcLsjanY7/a6历史文章列表重磅整理！推荐系统之深度召回模型综述（PART I） 重磅整理！推荐系统之深度召回模型综述（PART II） 重磅整理！推荐系统之深度召回模型综述（PART III） 深度融合| ...
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多元混排 · contetx信息提取模块：对自然视频内容重预估（精排模型对商品已经有精准预估，为什么还需要重预估？ · 跨域转换模块：考虑到自然和广告内容属于两个不容域 · 多任务重预 ...
奥林匹斯AI模型在广告生成方面的应用效果
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WxFHwjMZcij2kJkeH5AcnZr5nOh/ag在实际应用方面，奥林匹斯AI 模型具有广泛的前景。例如，在电子商务领域，该模型可以用于智能客服、商品推荐、广告生成等方面，提高用户的购物体验和商家的销售效率。在内容 ...
性能优化：Meta推荐系统的工程实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/a6... 推荐模型， 在模型规模、业务效果、性能加速等方面都相当亮眼。有可能成为工业级推荐. ... 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 ...