newbing重定向怎么办
那这些年随着记忆学习模型的发展，嗯，基于机器学习的深度的呃推荐模型也逐渐取代了这些呃基于规则的模型，逐渐的成为了召回算法的主流，嗯，其中比较典型的是双塔内机模型和用户多兴趣向量召回 啊。这里的话，我以双塔内机模型为呃例子，简单的介绍一下这类的模型是怎么工作的。 首先我们把用户册和商品册的特征输入到这个模型里面啊，那用户册的这些离散特征通过隐败顶层就呃会映射成稠密的低微的项链， 然后这些项链接连之后通过一个 mlp， 然后就可以压缩成一个用户项链，那商品册也是如此。那这两 两个部级，呃，这两个模块就被称为用户塔和物品塔啊。呃，除了用户册和物品册的离散特征之外，还有一个比较重要的特征就是序列特征 啊。序列特征的话，经过 mlp 压缩之后，再通过一个处理序列的模块把它压缩成一个呃序列的项链， 嗯，来来来，建模来表示这一个啊序列里面包含的信息，然后这个项链就会作为一个用户册的特征和用户这边的啊用户画像的一些特征进行吉联，最终压作出用户特征，而用户特征和商品特征得到了之后，通过内机我们就可以得到嗯， 最终的预测值。呃，模型训练好了之后，我们呃就到了去呃去检索，去，去线上去 进行服务的一个阶段，那服务的时候我们去做音符认识的时候啊，通常来讲推荐模型的话，我们可能是会啊把所有的商品打一变分，然后再按照这个分排序，把套布的商品返回给用户就可以 啊。但是在召回的这个场景下，这个方法是不行的，因为啊召回的抵制体量太过于庞大，那啊，这个给上亿的商品打分并排序这个这件事情是做不到的。因此在我们的召回场景下，我们采用的是限量检索的方式。 项链检索的话，简单来说，大概的原理就是说我们压缩到了一个用户项链之后，我们对这个项链进行层次化的剧类，然后建构建一颗层次检索数，嗯，当一个用户来访问的时候，我们拿到了用户项链，就会在这个检索数当中进行检索， 然后这个检索就可以比较高效的啊，检索出我们想要返回给用户的商品检索素的原理呢？主要就是，呃，采用了一种减脂的思想，然后可以啊，极高的极大的提高这个啊线上 infores 的一个效率。 呃，那除了检索数，还有一些呃，更，呃，进一步更高级的算法，比如说 hnsw， 其实是我们现在正在用的一些啊算法，嗯，当然这个原理和检索数其实本质上是类似的，只不过它是从数扩展成一个图的一个形式。
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