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网站建设众筹宁波seo推广优化哪家强

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模型效能:模型结构优化

模型效能:减枝

FLOPS:每秒浮点运算的次数

模型效能:量化

基于统计阈值限定,基于学习阈值限定。

平台效能:一站式DL训练平台

平台效能:搜索模型的系统流程

协同关系:一天全量训练后,把之前流模型训练参数全部覆盖掉,第二天流模型,在批模型的基础上再开始增量训练,基本上就是这么一个模式。
部署完:一次请求后,对5000个doc进行打分,user的特征是一样的,同一个用户,对于用户特征一次运算就可以了。考虑到存储的效率和量化的处理。

系统创新:端云联动的排序系统

端智能:把神经网络部署到用户的手机上,用户的实时行为,非常实时的行为,秒级实时行为,在下次发起请求之前,没办法利用实时,所以要部署到手机端上。
用户产生的细粒度的数据量是非常大的,不太适合全部上传到云上面,比较敏感的用户信息。
在用户不断的曝光点击,这样的下滑浏览的过程中,感知用户个性化行为,从而对手机上缓冲池中,未曝光的商品排序进行一个更新。

搜索推荐(Search Recommendation)是指在用户搜索过程中,系统根据用户的搜索历史、浏览历史、搜索关键词等因素,提供相关的搜索建议和推荐结果。这些推荐结果可以帮助用户快速找到所需的信息,提高用户体验。
SRP行为(Search Result Page behavior)是指用户在搜索结果页面(Search Result Page, SRP)上的行为,例如点击搜索结果、滚动页面等。这些行为可以作为反馈,帮助搜索引擎优化搜索结果的排序和推荐。

端上排序模型设计

名称解释

PointWise:PointWise对单个特征排序打分
ListWise: 对一组特征排序打分
GAUC(Gini normalized Area Under the ROC Curve):是在广告点击率预测中广泛使用的一种性能度量标准。 它通过对预测结果排序并计算ROC曲线下的面积来衡量分类器的性能。
CTR_GAUC:CTR_GAUC指的则是根据GAUC进行加权处理得到的用于评估广告点击率预测模型性能的指标,通常用于评估线上广告推荐系统的性能。它同时考虑到CTR和GAUC,以CTR为权重对GAUC进行加权平均计算,能够更全面地反映广告推荐模型的性能(来自CHAT_GPT的解答)

要点

在端上格式转化后,存储量更低

参考资料

https://www.bilibili.com/video/BV1QS4y1j7yK/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click (淘宝搜索排序算法)

http://www.dinnco.com/news/67300.html

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