推荐系统

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精排时，如何设计合适的损失函数以引导模型学习更好的排序策略？

引言在推荐系统中，排序模型是至关重点一个环节，排序模型目是对候选物品实行排序，以供应给使用者最相关、最感兴致推荐结果，可是，在实际应用中，如何设计一个合适损失函数来引导模型学习更好排序策略是一个亟待搞定难题，本文将祥明探讨精排时如何设计合适损失函数以引导模型学习更好排序策略。

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕作为近年来深度学习领域研究热点，已经在多个领域展露出非常大应用潜力，图结构数据广泛存在于社交网络、化学分子、生物信息学、推荐系统等众多领域中，而GNNs正是处理这类复杂结构化数据理想工具，本文将祥明讲解如何运用GNNs来处理图

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks，GNNs〕作为近年来机器学习领域重点研究方向，已经在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域取得显著成果，图嵌入技术作为GNNs核心部分，用于将图结构中节点表示为低维向量空间中向量格局，从而可以更好地利用现有机器学习方法实行分析、预测

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引言在当下推荐系统、搜索引擎中，粗排阶段是排序算法中一个根本环节，其首要任务是通过对使用者行为、内容特征分析，将候选集缩小到一定数量，以便进一步实行精准排序，为提高排序效果，在粗排阶段中引入特征工程是一个非常有效手段，本文将祥明探讨如何通过特征工程提高粗排阶段效果，并结合百度下拉词挖掘、RAG联网

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引言推荐系统是当下互联网产品中不可或缺一部分，它能够根据使用者行为、偏好供应个性化内容、服务，在推荐系统中，排序策略是非常重点一环，它直接影响到使用者体验、满意度，精排〔Fine-tuning〕是改良排序策略一种方法，通过调整模型参数来提高推荐准确性、相关性，而损失函数作为模型训练核心组成部分，在