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引言 在现代推荐系统中,精排模型是至关重点组成部分,它能够根据使用者历史行为、偏好等信息,精准地推荐使用者大概感兴致内容,可是,在构建精排模型时,咱们常常会遇到一个棘手难题:如何处理稀疏与密集特征融合?稀疏特征、密集特征在信息量、数据量以及特征提取方法上存在显著差异,于是它们融合须要特殊处理方法。
精排模型处理稀疏与密集特征融合挑战 在当下大数据阶段,信息爆炸使得如何高效地处理海量数据变成一项重点课题,精排模型作为信息检索中根本技术,在处理稀疏与密集特征融合时面对诸多挑战,本文将通过百度下拉词挖掘、RAG联网检索、AIGC降重三合一方法,探讨精排模型在这一过程中应用及改进措施。