百度推荐排序技术的思考与实践

百度推荐排序技术的思考与实践

摘要

本文主要介绍了百度在推荐排序方面的思考与实践，以及特征、算法和架构三个角度的介绍。百度采用了离散化特征设计，平衡了记忆和泛化效果，特别是对头部用户和稀疏长尾的处理方式不同。文章强调了用户的点击和消费决策序列在模型设计中的重要性。百度通过分层设计和联训提高模型效率，采用弹性计算法保证模型复杂性和性能。精排模型精度高，重排模型在此基础上做list wise。百度希望通过这些措施实现推荐公平和数据分布的平衡。