推荐系统冷启动中的评价指标：作者侧 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/B4bswrk2OiYzPQkya1fcq7YEnif/a3推荐系统之冷启动UGC的物品冷启有哪些⼩红书上⽤户新发布的笔记。 B ... 挖掘⾼潜：通过初期⼩流量的试探，找到⾼质量的笔记，给与流量倾斜。 评价指标.
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推荐系统如何提升用户体验与商业利益？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K77xwARa7i2dHtkdzwucWjaanBh/a2推荐系统是在用户需求并不十分明确的情况下，进行信息的过滤。因此，与搜索系统（用户会输入明确的搜索词query）相比，推荐系统更多地利用用户的各类历史信息“猜测”可能喜欢的 ...
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... 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 ... 北极星指标，即最关键的指标，是衡量推荐系统好 ...
公开数据集实验：Meta推荐系统的评估 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ab包括召回关注的Hit Rate@100和Hit Rate@500，以及排序关注的NE指标，与计算量呈现出**幂律scaling **趋势。作者在三个量级上做了该观测，最大的模型达到序列长度为8,192，嵌入 ...
推荐指数算法揭秘｜筛选高价值的专栏 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/OWtLwOipmiLmuckId5Wca9aVn4y2.1. 动态权重分配 ... 在我们的推荐指数计算中，动态权重分配是最核心的一环，它决定了不同数据指标对最终推荐指数的影响程度。这种权重分配方法是为了确保推荐系统能够全面而 ...
能否避免作者侧AB测试结果的差异 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/TgA1wNbXdizJeBkaILOcl0JIngh/aj1. 优化目标& 评价指标https://www.bilibili.com/video/BV1eZ4y1a7tG 物品冷启动：指的是如何对新发布的物品做分发UGC(User-Generated Content) 的物品冷启动：UGC 平台 ...
从个性化Prompt学习看推荐系统的可解释推荐 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EGedw9402iCnTbkJfVXcPMZsnae/a4因此上述user和item的prompt连续向量也可以用于评分预测，相当于作为额外的正则化项。即：r^u,i=uTi，此处使用点积，当然也可以用MLP(参数记做ΘRec)来预测评分。则评分预测辅助 ...
NoteLLM: 大语言模型在小红书推荐系统的落地应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/OVHtwXJjeiVDcdkNMSRcfVKVnA6这个任务使用了推荐中的协同过滤信号作为标签来进行对比学习，首先会统计所有笔记对的共现分数，然后使用共现分数高的笔记对视为相关性高的笔记，作为正样本，batch内负样本，用 ...
大模型如何提升推荐系统表现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd/a2传统的推荐模型（Conventional Recommendation Model，CRM）往往以Embedding+深度网络为backbone，通过拟合用户反馈信号提升推荐效果。CRM的主要特点是：. 模型相对较小，时间 ...
生成评估指标，优化决策过程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VgxhwfYzcipq1jkEuMOcbfzInyF/a8产品评论分类：分析客户对产品的评价，将其分类为正面、中立或负面。 用户 ... 提示词驱动的推荐系统不局限于课程推荐，还可以广泛应用于：. 产品推荐：根据用户 ...