推荐系统的精排是如何进行的?
推荐系统的精排阶段一般采用模型进行排序。粗排阶段会对召回的大量内容进行简单的融合排序,将内容截断到一个可控的量级。精排阶段则会使用模型进行排序,模型可以是LR(线性回归)、LR+GBDT(线性回归+树模型)、FM(因子分解模型)等。精排的模型排序较为复杂,具有较高的排序准确性,但可解释性较差。不同模型的排序方式各有特点,可以根据实际情况选择适合的模型进行排序。
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