推荐模型汇总

召回模型

• 双塔

• YoutubeDNN，微软DSSM,Facebook-ebr,Facebook-Que2Search,Google双塔,MOBIUS

• 美团Dual Augmented Two-tower, MVKE

• 多兴趣/用户序列建模

• MIND,ComiRec,PinSAGE,PinnerSAGE,Octopus,SINE,SDM,XDM,CMDM,BERT4Rec

• 树召回

• TDM,JTM,DeepRetrieval

• 图召回

• DeepWalk,EGES,PinSAGE,IntentGC

• 迁移学习

• ESAM

精排模型

• DNN

• FNN,PNN,DeepCrossing

• Wide&Deep

• wide改进

• DeepFM,Deep&Cross(DCN)

• Deep改进

• AFM,NFM,xDeepFM

• 序列建模

• DIN,DIEN,MIMN,SIM,AFM,NFM,AutoInt,FiBiNet

• 多任务

• MMOE,ESSM,PLE

• 图神经网络

• SURGE

• 业界

• PPNet(快手)

推荐模型

• 动态权重

• CAN,PLE,M2M,APG,PTUPCD

• 多领域学习

• STAR结构，HMoE结构，MAML

• 冷启动

• dropoutnet

• 多目标多任务

• 召回

• 精排

• MMOE,ESSM,PLE

序列特征建模

• Pooling

• Youtube

• Target Attention

• DIN,DSTN,SINE,SASRec

• RNN

• GRU4Rec,DIEN,DUPN,HUP,DHAN

• Capsule

• MIND,ComiRec

• Transformer

• ATRank,BST,DSIN,TISSA,SDM,KFAtt,DFN,SIM,DMT,AliSearch

• 图神经网络

• SURGE

• SimHash范式

• SIM,SDIM

技术指标

• 集合推荐指标

• hit rate

• Average Reciprocal Hit Rank (ARHR)

• 排名推荐指标

• half-life

• NDCG

• CG@k

• NDCG@k

• RBP

• MRR

• MAP

• Precision和Precision@k

• Recall和Recall@k

• AP@N

• MAP@N

• AUC

• 基于ROC计算

• 基于排序能力

• 基于rank推导

• 评分预测指标

• 平均绝对误差(MAE)

• 均方误差根(RMSE)

• 标准化平均误差(NMAE)

• 覆盖率(Coverage)