淘宝推荐算法系列：首猜两阶段端到端多兴趣新范式

淘宝推荐算法系列：首猜两阶段端到端多兴趣新范式

摘要

淘宝首页“猜你喜欢”商品召回场景中，传统单用户向量模型存在训练效果不理想的问题。为此，我们提出了端到端的多兴趣建模新范式DM_Interest，通过联合训练一阶段兴趣预测和二阶段意图召回，显著提升了模型的表达能力和泛化性能。实验表明，DM_Interest在离线评测和线上实验中均表现出色，不仅召回类目更加丰富，命中率也更高，为个性化推荐提供了更精准的解决方案。