主观题目:《猜你喜欢的音乐》请为网易云音乐的“每日推荐”模块设计一个算法方案,可以从召回模型、排序模型、数据和特征、离线在线等方面描述。-笔试面试资料

这是qklbishe.com第10254 篇笔试面试资料
提供答案分析,通过本文《主观题目:《猜你喜欢的音乐》请为网易云音乐的“每日推荐”模块设计一个算法方案,可以从召回模型、排序模型、数据和特征、离线在线等方面描述。-笔试面试资料》可以理解其中的代码原理,这是一篇很好的求职学习资料
本站提供程序员计算机面试经验学习,笔试经验,包括字节跳动/头条,腾讯,阿里,美团,滴滴出行,网易,百度,京东,小米,华为,微软等互联网大厂真题学习背诵。

答案:
主观题目:《猜你喜欢的音乐》请为网易云音乐的“每日推荐”模块设计一个算法方案,可以从召回模型、排序模型、数据和特征、离线在线等方面描述。

主观题目:《猜你喜欢的音乐》请为网易云音乐的“每日推荐”模块设计一个算法方案,可以从召回模型、排序模型、数据和特征、离线在线等方面描述。 区块链毕设学生863963759号
将整个推荐系统的架构分为三个部分,在线部分,近线部分和离线部分。
对于在线部分,首先通过多路召回(基于少量特征以达到较高处理速度)将歌曲数量过滤到千量级以下,如果歌曲数量还是太多,可以加入粗排序进一步降低歌曲数量。接着进入精排序阶段,可以采用具有特征组合的模型(比如FM或DGBT+LR)进行个性化的排序。最后进入重排序阶段,这个阶段将融入业务策略(比如去已读,广告等等),然后将歌曲推荐给用户。
对于近线部分,需要实时收集用户数据,并将它们整理成可训练的数据,一方面喂给实时模型进行在线训练,一部分存储为历史数据为离线模型的训练做准备。
对于离线部分,主要是利用收集的历史数据周期性更新离线模型,由于数据规模通常非常大(几百GB甚至几TB),所以这个部分需要利用高效的分布式机器学习平台。

今天 16:30:10 回复(0)

文章部分来自互联网,侵权联系删除
www.qklbishe.com

区块链毕设网(www.qklbishe.com)全网最靠谱的原创区块链毕设代做网站
部分资料来自网络,侵权联系删除!
资源收费仅为搬运整理打赏费用,用户自愿支付 !
qklbishe.com区块链毕设代做网专注|以太坊fabric-计算机|java|毕业设计|代做平台 » 主观题目:《猜你喜欢的音乐》请为网易云音乐的“每日推荐”模块设计一个算法方案,可以从召回模型、排序模型、数据和特征、离线在线等方面描述。-笔试面试资料

提供最优质的资源集合

立即查看 了解详情