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网易云音乐:基于飞桨分布式图学习 PGL 的推荐系统优化之路

在“精准推荐者得民心”的今天,推荐系统已成为各大互联网公司的标配。但由于现实中很多数据是非欧氏空间生成的(例如,社交网络、信息网络等),一些复杂场景下的业务需求很难通过协同过滤等基于历史行为挖掘用户或产品相似性的传统算法来满足。图神经网络作为一种约束性较少、极其灵活的数据表征方式,在深度学习各主要领域中崭露头角,一系列图学习模型涌现并得到越来越多的应用。 网易云音乐在推荐领域的探索 作为国民级的音乐App,网易云音乐很久之前就将定位从传统的音乐工具软件转移到音乐内容社区,致力于联结泛音乐产品与用户,打造最懂用户的音乐 App。在音乐内容社区中,直播可以说是用户参与度极高的场景了,云音乐内部投入了大量的人力物力以求将匹配度更高的主播推荐给用户,但仍然面临多重严峻的挑战。 如何破解历史行为稀少的用户冷启动问题 众所周知,推荐系统的整体框架主要包括召回、粗排和精排3个部分。其中,最底层的召回模型具有举足轻重的作用,而成功的召回推理需要依赖充足的历史数据。但在云音乐的业务场景中,通过站内广告看到直播推荐的用户很大比例是直播功能的新用户,即没有产生过观看直播行为数据的用户。如何向这类数据稀疏的用...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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