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小红书REDtech来了|搜推系统召回阶段的前沿进展
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🎈据悉,CCF C³ 活动在 3 月 30 日走进小红书,多位来自行业的专家和学者以“智能推荐与搜索”为主题,与现场 40 余位嘉宾深入探讨交流。 🎈在数据爆炸的时代,每个人都需要进行信息检索。推荐和搜索是最主要的方式,而人机对话也逐步成为主流。在工业界同样如此,搜推系统的召回阶段非常关键:在实际业务场景中,如何在亿级商品中快速找到用户感兴趣的候选商品?这一步决定了精排阶段的成功与否。武汉大学李晨亮教授带来了《搜推系统召回阶段的前沿进展》主题报告。在报告中,他介绍近几年搜推系统召回阶段的主要进展和主流方法,结合相关前沿工作,探讨未来的发展趋势。 🎈在召回阶段,业界对于响应时延的苛刻要求,导致无法应用能力更强但是计算开销更大的模型方法。李晨亮教授指出:“召回的首要目标是保证低时延,同时满足效率和性能,对当前研究依然是不可逾越的挑战,这不是技术,反而是一门艺术“。他重点介绍了表征学习、交互式学习两种方法,并围绕“双塔模型/深度网络模型、多兴趣建模、长尾数据处理、外部数据丰富场景语义”这四个方向来提炼商品和用户的表征,精准识别用户需求。其中,如何处理长尾数据的工作与小红书社区理念背后的推荐机制不谋而合。
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