Chapter 39
3. 精准偏好预测
3. 精准偏好预测¶
在完成候选的快速筛选之后，精排需要对千级候选进行精细化的偏好预测。这个阶段要在可接受的延迟内平衡准确性、泛化能力与稳定性。
精排模型的发展有一条比较清晰的脉络。Wide & Deep模型将线性模型的记忆能力和深度网络的泛化能力结合起来，成为了一个实用的基础框架。随着对特征交互重要性的认识加深，从FM开始，到DeepFM、xDeepFM，再到基于注意力的自动化交互建模，这些方法让模型能够更好地处理特征间的复杂关系。
考虑到用户兴趣的多样性和时序特点，序列建模技术也被引入到精排中。DIN关注用户兴趣的多样性，DIEN进一步建模兴趣演化，DSIN则处理会话序列，这些发展帮助模型更好地理解用户的动态偏好。
在实际应用中，往往需要同时优化多个目标，并且要适应不同的业务场景。多目标优化和多场景建模通过合理的架构设计、任务关系建模及动态权重策略，让精排模型能够在复杂的业务环境中取得更好的业务效果。
下面让我们进入推荐系统的核心环节——精排模型的世界。
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3.1. 记忆与泛化
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3.2. 特征交叉 3.2.1. 二阶特征交叉
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3.2.2. 高阶特征交叉
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3.3. 序列建模 3.3.1. 局部激活的注意力机制
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3.3.2. 兴趣的演化建模
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3.3.3. 从行为序列到会话序列
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3.4. 多目标建模 3.4.1. 基础结构演进
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3.4.2. 任务依赖建模
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3.4.3. 多目标损失融合
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3.5. 多场景建模 3.5.1. 多塔结构
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3.5.2. 动态权重建模
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3.6. 本章总结
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