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我在前⾯已经提到过⼀个事实,就是推荐系统的框架⼤都是多种召回策略外挂
⼀个融合排序。召回策略的姿势繁多,前⾯的专栏⽂章已经涉及了⼀部分内容。
今天我们继续说融合排序。
要深还是要宽
融合排序,最常⻅的就是 CTR 预估,你⼀定不要把⾃⼰真的只局限在 C 上,
这⾥说的 CTR 预估的 C,可以是产品中的任何⾏为,视频是不是会看完,看
完后是不是会收藏,是不是会分享到第三⽅平台,查看的商品是不是会购买等
等,都可以看成那个可以被预估发⽣概率的 CTR。
CTR 预估的常⻅做法就是⼴义线性模型,如 Logistic Regression,然后再采
⽤特征海洋战术,就是把⼏乎所有
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