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推荐模型在训练中为何失忆?如何让模型在数据分布中找到有效信息?

在真实的工业级推荐场景中,用户的偏好会随着时间不断迁移,而模型当然也不能“一成不变”,需要不断在每一天新到来的数据上训练,来适应数据分布的迁移。理想中,模型在“见识过”各种各样的用户数据后,可以从容自如、准确地预测用户的行为。而实际情况是,模型在训练每一天的数据时,AUC可以持续增长,但在未来一天的样本上预测的时候,又会断崖式下跌,仿佛模型在不断地“过拟合”每一天的数据。不仅如此,电商平台的大促前后,剧烈的数据分布“地震”往往会让模型在大促当天表现不佳。 推荐模型在持续训练中为何“失忆”?如何让模型能够在不断迁移的数据分布中“找到”有效的的信息? 针对这一问题,Shopee傅聪团队联合新加坡管理大学SMU,深入分析挖掘了工业级推荐系统数据分布迁移的模式,并在此基础上提出了一种模型架构无关的学习框架ELBO_TDS(Evidence Lower Bound Objective for Temporal Distribution Shift)。 该研究成果发表后,便获得人工智能领域核心基础设施平台Hugging Face的关注。作为学术界与工业界公认的重要开源平台,Hugging Face...

dbVisitor 使用 MyBatis 方式操作 ElasticSearch

在 Java 生态中,操作 ElasticSearch 最常见的方式莫过于使用官方的 elasticsearch-java (或旧版的 RestHighLevelClient) 或者 Spring 家族的 spring-data-elasticsearch。这些工具非常强大,但对于习惯了关系型数据库(RDBMS)和 MyBatis 开发模式的开发者来说,切换到 ElasticSearch 往往意味着需要适应一套全新的 API 和思维模式(DSL 构建、Builder 模式等)。 特别是在一个混合架构的项目中,如果同时存在 MySQL 和 ElasticSearch,数据访问层的代码风格割裂感会非常强:一边是 MyBatis 的 Mapper 接口和 XML,另一边是复杂的 DSL 构建代码或 Repository 接口。这种差异不仅增加了学习成本,也让诸如“分页查询”这样的通用功能难以统一实现。 本文将介绍如何使用 dbVisitor,以一种“类 MyBatis”的方式来操作 ElasticSearch,实现架构上的统一。 1. 传统方式的痛点 在传统的混合架构中,我们可能会遇到以下问...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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