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多兴趣召回模型实践|得物技术

文|QC 得物技术 MIND多兴趣召回在实践过程中,经过离线和实时两个阶段去执行最终落地,中间的步骤因此记录下来,希望你在阅读到此文能够有所收获。 具体步骤:首先经过离线召回的方式从实验数据上证明了可行性,天级别指标均置信提升:pvctr+0.36%,uvctr+0.36,dpv+0.76%,后续基于该版本开发MIND在线预估方式。最终在交易瀑布流场景取得的收益为:dpv+3.61%,人均收藏pv+2.39%,pvctr+1.95%,uvctr+0.77%。 离线召回过程中,是通过类似I2I的召回方式进行的,首先训练出模型之后,然后将单机去跑user embedding和item embedding后再通过faiss得到对应userId下的倒排召回,最终将userId作为trigger进行I2I的召回。在线预估是通过线上的实时用户行为调用neuron预估服务的模型计算user embedding后,然后通过C引擎的离线item embedding计算faiss得到召回商品,目前兴趣数设置为3,考虑到召回组件的超时时间,因此需要并发执行。 1. 多兴趣召回简介 1.1 MIND多兴趣召回...

Apache Hop 2.0.0 正式 GA,开源数据编排平台

Apache Hop 2.0.0 已正式发布。 Apache Hop(Hop 是 Hop Orchestration Platform 的缩写)是一个灵活、元数据驱动的数据编排、工程和集成平台。该项目起源于二十多年前的 ETL 平台 Kettle,经过几年的重构,于 2020 年 9 月进入 ASF 孵化器。 Kettle 是一款知名的开源 ETL 工具,抽取数据高效稳定,在执行 ETL 工具、ETL 数据抽取转换等批任务时,使用频率较高,包括电信、金融、银行在内的各行业都使用 Kettle 作为数据处理工具。但是由于各种因素,Kettle 近几年的发展还是较为缓慢,为了改变现况,从 2020 年 2 月份开始,Kettle 社区在 Kettle 8.2 的基础上创建了一个分支,Hop 正是基于这个分支构建的新项目,2020 年 9 月份,Hop 正式进入 ASF,成为孵化项目。 Apache Hop 基于 Java 的可视化设计器、服务器和配置工具易于在众多平台上设置、部署和维护,其被设计用于任何场景:本地、云、裸操作系统、容器、物联网环境、大型数据集等,并支持在 Windows、L...

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