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推荐系统的发展主要依赖于模型、数据、训练方式三个维度的创新。模型层面从基于内容的推荐系统发展到协同过滤的矩阵分解，再到神经网络带来的序列化建模；数据层面则通过长短期行为的切分、基于session的推荐、跨场景行为的引入等方式丰富数据；训练方式上，分布式训练框架、在线学习、高维稀疏特征处理、优化器设计等支持了商业化推荐系统的需求。
2024-08-05 21:51:02赞同 2 展开评论 打赏
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