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排序01:多目标模型

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用户-笔记的交互

对于每篇笔记,系统记录曝光次数点击次数点赞次数收藏次数转发次数
点击率=点击次数/曝光次数
点赞率=点赞次数/点击次数
收藏率=收藏次数/点击次数
转发率=转发次数/点击次数
转发是相对较少的,但是非常重要,例如转发至微信等外部平台,可以给社交平台带来流量。

排序的依据

1.排序模型预估用户对物品的点击率、点赞率、收藏率、转发率等多种分数。
2.融合这些预估分数,最简单的方法就是加权和(权重是做A/B测试调出来的)。
3.根据融合的分数做排序和截断,保留分数高的物品。

预估过程

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训练过程

使用交叉熵函数作为损失函数 在这里插入图片描述
训练存在的困难:类别不平衡,每 100 次曝光,约有 10 次点击,90 次无点击。每 100 次点击,约有 10 次收藏,90 次未收藏。
解决方法:负样本降采样,保留一小部分负样本,让正负样本平衡,减少训练时间。

预估值校准

由于对负样本降采样,会导致预估点击率小于真实点击率。
设正样本数量为 n + n_+ n+,负样本数量为 n − n_- n,使用 α ⋅ n − \alpha \cdot n_- αn 个负样本, α ∈ ( 0 , 1 ) \alpha \in \left(0,1 \right) α(0,1) 是采样率。
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