电商场景中精排服务实践总结

2022 年 3 月 29 日 机器学习与推荐算法

一、精排服务框架


推荐系统架构中,包括推荐引擎、召回服务、频控服务、粗排服务、排序服务、机制服务。



框架流程图:



机器学习平台:



参数服务器:



二、DNN/DeepFM排序模型


DNN模型



DeepFM模型:



三、电商推荐排序线上模拟



排序线上流程:




预估服务的开发流程:

1、加载模型文件, 初始预估服务

2、请求特征服务器,获取用户和商品的特征

3、基于特征值去参数服务器中找出对应的向量

4、拼接对应的向量后传入网络中进行预估

5、返回预估分值


上述项目实践目前已经有完整的视频讲解,包含理论与代码两部分讲解。


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—— 目录 ——


1、排序服务相关-机器学习平台、参数服务器


2、序服务-DNN模型、DeepFM模型


3、电商排序线上模拟-基于DNN模型、DeepFM模型


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