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推荐系统 embedding 技术实践总结

发布网友 发布时间:2024-10-06 15:52

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热心网友 时间:2024-12-14 18:20

在移动推荐系统的实践中,embedding技术起着至关重要的作用,它几乎无所不在,是解决推荐难题的关键。本文将分享腾讯网推荐系统中embedding技术的应用总结,以期带来实用价值。


什么是embedding


embedding是一种将非连续数据转换为稠密向量的表示形式,相较于传统的one-hot编码,它提供了平滑性和抽象性。想象一下,embedding是对one-hot的平滑处理,而one-hot则是对embedding的聚合操作。例如,RGB颜色模型可以用向量表示,每个维度都有明确含义,但一般embedding则是神经网络的隐层权重,具有整体意义,通过优化学习得到,不具备局部含义。


embedding的发展历程


自1986年Hinton提出embedding概念以来,word2vec的出现使得embedding在工业界初露头角。从MF矩阵分解中,embedding的影子开始显现,但当时并未明确。word2vec的诞生,使一切可embedding化,随后的item2vec, wide and weep等算法广泛应用到特征工程、画像构建和排序等环节。faiss工具解决了大规模向量检索的工程问题。


embedding的应用实例



基于embedding的召回方法


基于embedding的召回包括i2i和u2i两种方式,如tag2vec利用词向量,item2vec利用文章ID,通过faiss进行相似度计算和特征融合。u2i召回如uese2vec、user2vec和DSSM个性化,随着业务发展,从初级的存储策略到分群召回策略如簇召回、群画像召回等,不断优化。


embedding的挑战与优化


尽管embedding技术有其优点,但也面临增量更新的语义稳定性、多特征融合难题和长尾数据训练问题。为解决这些问题,阿里巴巴和谷歌分别尝试优化embedding的表示和编码结构。

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