- 嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术 1、 Hash管理及实现如下图所示：在推荐系统中，大部分ID的原始特征都是离散型（global ids），因为其取值空间巨大且稀疏（如用户ID或物品ID可能达到百万甚至亿级别），直接作为输入会导致嵌入表维度爆炸，引发存储和计算瓶颈。常见的做法是需要将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。Ha... 嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术 1、 Hash管理及实现如下图所示：在推荐系统中，大部分ID的原始特征都是离散型（global ids），因为其取值空间巨大且稀疏（如用户ID或物品ID可能达到百万甚至亿级别），直接作为输入会导致嵌入表维度爆炸，引发存储和计算瓶颈。常见的做法是需要将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。Ha...
- 昇腾推荐系统架构解析：嵌入表存储到多级缓存的全链路设计 1. 昇腾 A2 处理器架构与 Embedding 优化策略昇腾 A2 处理器采用独特的达芬奇架构，具备完整的片上多级缓存系统。其缓存体系并非“以 CPU 为中心的多级缓存替代方案”，而是基于自身架构理念设计了高效的多级缓存机制，与 NVIDIA GPU 在缓存策略上存在差异，但具备相当的高效缓存能力。在整体架构上，多个 AI 节点通... 昇腾推荐系统架构解析：嵌入表存储到多级缓存的全链路设计 1. 昇腾 A2 处理器架构与 Embedding 优化策略昇腾 A2 处理器采用独特的达芬奇架构，具备完整的片上多级缓存系统。其缓存体系并非“以 CPU 为中心的多级缓存替代方案”，而是基于自身架构理念设计了高效的多级缓存机制，与 NVIDIA GPU 在缓存策略上存在差异，但具备相当的高效缓存能力。在整体架构上，多个 AI 节点通...
- 1、问题与挑战推荐系统中的用户（User）、物品（Item）及上下文（Context）特征具有高度异构性，其物理含义和量纲差异显著。为将这些特征有效引入深度神经网络（DNN），须通过Embedding技术将其映射为统一的低维稠密向量表示，从而解决特征间的语义鸿沟并提升模型泛化能力。为提升推荐系统的整体推荐效果，满足用户个性化推荐的需求，加速互联网电商企业快速变现。如下图所示：近10年来推荐... 1、问题与挑战推荐系统中的用户（User）、物品（Item）及上下文（Context）特征具有高度异构性，其物理含义和量纲差异显著。为将这些特征有效引入深度神经网络（DNN），须通过Embedding技术将其映射为统一的低维稠密向量表示，从而解决特征间的语义鸿沟并提升模型泛化能力。为提升推荐系统的整体推荐效果，满足用户个性化推荐的需求，加速互联网电商企业快速变现。如下图所示：近10年来推荐...
- 文章目录 一、回顾word2vec中的负采样1.1 滑动窗口1.2 目标函数1.3 预测函数 二、word2vec中的负采样实现三、推荐系统中召回相关基础3.1 召回中的三种训练方式（1）Po... 文章目录 一、回顾word2vec中的负采样1.1 滑动窗口1.2 目标函数1.3 预测函数 二、word2vec中的负采样实现三、推荐系统中召回相关基础3.1 召回中的三种训练方式（1）Po...
- 学习总结 ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模，并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回学习CVR，避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题，取得了显著的效... 学习总结 ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模，并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回学习CVR，避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题，取得了显著的效...
- 文章目录 一、个性化推荐的成功应用的两个条件二、音乐推荐的特点1、物品空间大2、消费每首歌的代价很小3、物品种类丰富4、听一首歌耗时很少5、物品重用率很高6、用户充满激情7、上下文相关8、次序很重... 文章目录 一、个性化推荐的成功应用的两个条件二、音乐推荐的特点1、物品空间大2、消费每首歌的代价很小3、物品种类丰富4、听一首歌耗时很少5、物品重用率很高6、用户充满激情7、上下文相关8、次序很重...
- 文章目录 一、CG，累计增益 Cumulative Gain二、DCG，折损累计增益 Discounted cumulative gain三、NDCG，归一化折损累计增益 Normalized D... 文章目录 一、CG，累计增益 Cumulative Gain二、DCG，折损累计增益 Discounted cumulative gain三、NDCG，归一化折损累计增益 Normalized D...
- 文章目录 一、DSSM模型1.1 DSSM模型架构1.2 模型原理 二、负样本构造的6个常用方法2.1 曝光未点击数据2.2 全局随机选择负例2.3 Batch内随机选择负例2.4 曝光数据中... 文章目录 一、DSSM模型1.1 DSSM模型架构1.2 模型原理 二、负样本构造的6个常用方法2.1 曝光未点击数据2.2 全局随机选择负例2.3 Batch内随机选择负例2.4 曝光数据中...
- 文章目录 一、提高流量利用率二、挖掘和匹配长尾需求三、提升用户体验四、技术积累 推荐系统的作用可以从以下4个方面分析： 一、提高流量利用率 流量特点： 稀缺性：获取流量是有成本的，... 文章目录 一、提高流量利用率二、挖掘和匹配长尾需求三、提升用户体验四、技术积累 推荐系统的作用可以从以下4个方面分析： 一、提高流量利用率 流量特点： 稀缺性：获取流量是有成本的，...
- 学习总结 （1）task4主要是前后端基础及交互（前端、flask、后端请求逻辑）。 （2）Web前端网页：由文字、图像、超链接、音频、视频以及Flash等元素构成；Web标准有三层结构，分别是结构（... 学习总结 （1）task4主要是前后端基础及交互（前端、flask、后端请求逻辑）。 （2）Web前端网页：由文字、图像、超链接、音频、视频以及Flash等元素构成；Web标准有三层结构，分别是结构（...
- 学习总结 （1）五种主流的推荐模型离线评估方法：Holdout 检验、交叉检验、自助法、时间切割和离线 Replay。Holdout 检验最简单常用，它通过随机划分的方式把样本集划分成训练集和测试集。而... 学习总结 （1）五种主流的推荐模型离线评估方法：Holdout 检验、交叉检验、自助法、时间切割和离线 Replay。Holdout 检验最简单常用，它通过随机划分的方式把样本集划分成训练集和测试集。而...
- 学习总结 （1）DeepFM 模型在解决特征交叉问题上非常有优势，它会使用一个独特的 FM 层来专门处理特征之间的交叉问题。具体来说，就是使用点积、元素积等操作让不同特征之间进行两两组合，再把组合后的结... 学习总结 （1）DeepFM 模型在解决特征交叉问题上非常有优势，它会使用一个独特的 FM 层来专门处理特征之间的交叉问题。具体来说，就是使用点积、元素积等操作让不同特征之间进行两两组合，再把组合后的结...
- 学习总结 （1）深度推荐模型的前沿趋势，强化学习（Reinforcement Learning，又叫增强学习）与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程：通过训练一个智能体（它与环境交互，不断学习并强化自... 学习总结 （1）深度推荐模型的前沿趋势，强化学习（Reinforcement Learning，又叫增强学习）与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程：通过训练一个智能体（它与环境交互，不断学习并强化自...
- 第30届国际信息与知识管理大会（The 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 20... 第30届国际信息与知识管理大会（The 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 20...
- 学习心得 （1）首先学习了经典推荐算法协同过滤的深度学习进化版本 NerualCF。相比于矩阵分解算法，NeuralCF 用一个多层的神经网络，替代了矩阵分解算法中简单的点积操作，让用户和物品隐向量之间... 学习心得 （1）首先学习了经典推荐算法协同过滤的深度学习进化版本 NerualCF。相比于矩阵分解算法，NeuralCF 用一个多层的神经网络，替代了矩阵分解算法中简单的点积操作，让用户和物品隐向量之间...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中 -
一个AI团队帮你写代码：华为云码道Agent Space实战2026/06/25 周四 19:00-21:00
张翰文-华为云码道工程师/郭英旭-青软创新科技集团股份有限公司 软件架构师
本场直播聚焦华为云码道Agent Space两大模式：研发办公、代码开发，亲身体验从需求到代码的AI自动化能力。实操演示基于华为 CodeArts CLI，依托 OpenSpec 规格体系从零搭建业务项目。
即将直播
热门标签