推荐系统体系大纲

• 召回

• 双塔

• 热门召回

• 多兴趣召回

• 图召回

• 索引召回

• 聚类召回

• Swing召回

• 树召回

• 负样本

• 负采样

• 精排

• 特征交叉

• 多目标

• 时间衰减

• 序列建模

• 评价标准

• auc, gauc

• hit ratio

• NDCG

• 因果推断

• 融合公式

• 重排

• 多样性

• MMR,DPP打散

• 架构

• 向量检索

• milvus

• faiss

• 线上训练更新

• 用户序列(兴趣)建模

• 召回

• comirec，DIN，MIND

• SimHash

• 精排

• DIN

• 多领域推荐

• 动态权重范式

• CAN,PLE,M2M,APG,PTUPCD

• STAR结构，HMoE结构，MAML

• 多模态推荐

• 长尾内容

• 对比学习

• 强化学习

• 特征

• 序列特征

• 基础特征

• 特征处理

• 分桶

• 归一化

• 时间衰减

• 稀疏性

• 特征重要性、单调性

• 多目标优化

• MMOE

• ESSM

• 冷启动

• dropoutnet

• look-alike

• 策略

• 多路召回

• 高热召回，U2U2I，U2I召回，保量召回，新帖召回，关系召回，功能召回，必要召回

• 用户分群

• 保量策略

• 优质内容

• 效果评价

• 实验关注指标

• 离线评估

• hit ratio

• auc

• 多样性指标

• 一致性

• 线上线下

• debias

• 用户关系扩散/社交关系