得物社区搜推公式融合调参框架 - 加乘树 3.0 实战
一、背景简介 近年来,搜索/推荐/广告系统在粗排(Pre-ranking)与精排(Ranking)阶段的模型训练中,呈现出一个明确的趋势:从单目标优化转向多目标建模 + 多目标融合。模型目标多、融合公式复杂,给工程维护、算法迭代效率都带来了挑战。 为了明文化直白展示公式全景、方便决策调参方向,直接配公式、线上自动算(既支持精排预估目标融合、也支持业务条件boost)。我们设计并落地了加乘树调参框架。从1.0优化至3.0,我们提供了:一个调参框架(Java版、同时引擎基建同学落地了C++版)能支持不同算法环节“公式即配即用”,一个打通AB实验的一站式产品化平台,支持一站式“辅助配置->调试->开实验->变更管控”。 带来收益:无论是粗排还是精排,“训多目标、融公式” 已成为工业界标准范式。在得物社区搜索、推荐的模型迭代实践中,我们也确实走“模型多目标训练 + 融合公式调参”范式,2025在社区推荐、社区搜索落地了几十次LR(社区推荐内外流精排、粗排,社区搜索精排)、近百次加乘树推全。 二、即配即用:算法爆发的催化剂,工程稳定的绊脚石? 在算法领域,“即配即用”的工程框架...
