机器学习PAI这个为什么用全0填充了啊？这样做的好处是什么啊？
机器学习PAI这个为什么用全0填充了啊？这样做的好处是什么啊？https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/model/mind.py#L184
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填0就是相似度为0了，如果将多个兴趣向量的结果按相似度排序的话，那这些向量的结果就排到最后面了，保险起见还是根据interest_num过滤一下吧。一般都是每个用户设置相同的interest_num，实验效果好一些，这样就没有补零的问题了。不同user设置不同的interest_num主要是减少计算量，在一般的场景里面， 计算量主要在模型推理，向量检索并不是瓶颈。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
2024-05-03 10:54:52赞同 1 展开评论 打赏
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