在我们之前分享的『对比学习+推荐』的文章中曾经提到，自监督学习被引入推荐系统领域主要有以下优势：

其实，知识蒸馏在召回-粗排-精排这三个模块都有用武之地，今天我们就来讲讲在粗排和召回中的应用。

MMoE 的结构优化为每个任务都单独使用一个门控网络。这样的改进可以针对不同任务得到不同的 Experts 权重，从而实现对 Experts 的选择性利用，不同任务对应的门控网络可以学习到不同的 Experts 组合模式，因此模型更容易捕...

推荐系统简单来说就是， 高效地达成用户与意向对象的匹配。具体可见之前文章：【一窥推荐系统的原理】。而技术上实现两者匹配，简单来说有两类方法：...

推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上，高效地为用户提供个性化的决策支持和信息服务，以提高用户体验及商业效益。常见的推荐应用场景如：

任何接触过互联网产品开发的人都知道，无休止的测试，对用户所有的改动发布以数据经验作为决策依据是构建出色产品的一部分。字节跳动2012年成立之初便开始使用A/B测试；Amazon不仅使用A/B测试优化用户的购物体验提升订单转...

导读：在信息爆炸、社交媒体野蛮生长的今天，人工智能使用算法将我们感兴趣的信息不断的推送给我们，使得我们进入“信息茧房”，以为那就是事实本身， 从而失去了对事实的全面的认识和客观的评价，造成“真相稀缺”。...

导读：信息应用是作为手机终端出厂必备的应用，目前用户量最大的应用之一，由于OTT（Over The Top）聊天应用如微信、QQ等快速崛起，个人使用信息应用的频率逐渐下降，在信息中企业消息业务占据主导地位，主要包括通知类和营销类信息...

本文属于新闻推荐实战—前后端基础及交互—前后端交互部分。在前两节，我们分别简单的介绍了与本项目相关的前后的基础知识，目的是为了让大家更加细致的了解整个系统的前后端交互细节，以及更全面的了解一个推荐系统所需的...

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