带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——生成式重排在内容推荐中的应用实践(3) https://developer.aliyun.com/article/1246843?groupCode=taobaotech
序列价值由列表中内容的相关度和相似度共同衡量，考虑到序列中不同位置的内容对序列的影响程度不同[14] ，使用每个位置被浏览到的概率与内容价值进行加权来计算最终的序列价值：
为第i个位置内容的相关度分， 
位置i内容的相似度分， 
为平衡因子。
为第i个位置被浏览到的概率，具体地：
，
，
为从位置 
跳转到下一个位置的概率，该概率使用真实的曝光日志数据进行计算近似得到。
衡量了位置i内容与前序k个位置内容的局部相似度，我们实验了以下几种不同的方法，最终采取了k=3的间隔相似度进行计算。
序列评估
在序列评估环节，需要对序列生成阶段产生的若干组候选序列进行统一的价值评估，价值评估方法需要满足：
1. 上下文感知，充分考虑列表中内容的相互影响
2. 能够对列表的整体收益进行评估
我们利用线上真实的曝光点击数据训练了一个带有上下文感知结构的打分模型。对于列表中每个位置的内容，模型能够考虑前后其他位置内容对其的影响并给出其预估价值。最终以列表中所有位置内容的预估价值之和作为列表的整体预估价值。
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——生成式重排在内容推荐中的应用实践(5) https://developer.aliyun.com/article/1246840?groupCode=taobaotech
