Le modèle DNN fini est fondamentalement et le modèle ponctuel optimise la capacité de clic de l'utilisateur pour un seul élément. Dans les recommandations TOLKK, la méthode d'optimisation idéale consiste à optimiser le modèle de clic global du modèle K. Modèle de soldat. Considérant l'élément proposé des éléments de l'application, il est nécessaire de créer une combinaison de K et une telle ampleur qui est essentiellement irréaliste dans le scénario proposé des exigences. Savoir que le principal rappel actuel - l'architecture est proposé d'affiner, le nombre d'articles raffinés est généralement des centaines de milliers de magnitude, si N est incorporé, le niveau est cent mille k niveau de k, trop effrayant ..

. peut tExécuter les effets énumérés à atteindre dans un cadre de point. Introduction du modèle DNN des informations sur la brosse, nous appelons le modèle CONTEXNN.

La structure du modèle de ConstextDNN est la suivante et à gauche est un modèle pour organiser le DNN en fonction de l'emplacement habituel avec un utilisateur de sortie estimé pour un seul élément. Sortie de points DNN, la première couche de couche cachée de DNN Point et d'autres éléments et informations interactives devant l'élément, ainsi que des informations interactives ensemble, formant ensemble des entrées ConsextDNN ensemble. Parmi eux, la première couche cachée de DNN PointWise est la sortie, et non l'originale intégrée, qui est un pli à prendre en compte les performances de la formation et du service. Notez que lorsque CNTTTEDNN effectue la propagation de gradient, la sortie du DNN PointWise et sa première sortie de couche cachée ne sont pas converties.

La fonction de contexte principale utilise toutes sortes, des mots-clés, de l'entité et le nombre suivant d'articles ont été affichés, mots-clés, de l'entité et le numéroU et sur l'articulation au niveau de toutes sortes, des mots-clés, de l'entité, etc. Lorsque vous servez en ligne, d'abord disposés en fonction du flux normal du système. Ce processus combine de nombreuses logiques logiques, longues, complètes, interactives, similarité, diversité, ajustement, filtrage, V.v vous pouvez normaliser les messages TOPK Posts ultérieurs. Introduction, mais si la logique contextdn est ajoutée, vous devez appeler le service de tri contexnn pour chaque point de classement.

Lorsque vous choisissez un poste dans le classement est de 1, les 100 premiers postes seront sélectionnés dans les articles de la ligne, tels que les 100 premiers postes, appelez Contexnnngnn, obtenez 100 nouveaux messages Cliquez pour estimer Plus tard, remplacez le point d'origine Cliquez pour estimer la réorganisation, classée en premier dans cette heure est l'article de Rank1 à venir. Il n'y a pas de contenu lors de la sélection de Rand1, sauf cliquer avec pentence pour estimer le luxe.

Sélectionnez ensuite l'article de Rank2, choisissez 100 messages supplémentaires dans leNiveau Externe Article Class1, appelez le service ArarRary Contexnnnnnnnnnnnnnnnnnning thumb up thumb up thumb down. Obtenez les points de clic nouvellement estimés de 100 articles, puis remplacez le point authentique à l'estimation de la réorganisation, la fée de la tête pendant ce temps est le prochain classé Article2.

Sélectionnez l'article du bit de bit similaire au processus ci-dessus jusqu'à ce que l'article Todkk soit sélectionné et que les poteaux de palmiers puissent être poussés à l'utilisateur.
Utilisation du processus PME pour organiser le processus, équivalent aux sous-estimations TODKK en mode série (avec une logique de bougie forte), mais suivez le nombre de vitesses de poste émises de moins que Le nombre de postes créés initialement, de milliers à des centaines de niveaux, bien sûr, peut être ajusté en fonction du temps de consommation. En général, la consommation de temps estimée augmentera de moitié, de ** plusieurs millisecondes à ** Multi-millis secondes. Contexnntvnngnnn Addn of Gauduc Revenue a atteint un point de pourcentage, mais le revenu après la première fois, mais n'a pas atteint les attentes, ellePAS BEAUCOUP DE CAUSEZ SUPSUERE ET AVOIR UN ESPACE D'OPTIMISSEMENT RAPATIVE.
DotextDnn a plus de défis ou dans l'optimisation des cartes logiques techniques et commerciales, principalement ci-dessous:

Premièrement, le service estimé doit être estimé calculé en tant que modèle DNN Point, le tampon est divisé dans une sortie de couche cachée, de sorte que la demande suivante puisse être utilisée plusieurs fois la prochaine fois, il est nécessaire de demander les caractéristiques de la fonction DNN PointWise et du service PS

, la seconde est la même demande, de l'outil proposé qui Selon des estimations, le point DNN ponctuel est parfaitement cohérent lorsque le service est arrangé par ConstextDNN et ne peut pas provoquer de mouvements démographiques en raison de nombreuses expériences.

La troisième est un moteur logique suggéré complexe, en particulier la logique en profondeur, la logique dispersée, la logique de produits, garantissant que différentes logiques peuvent interférer les unes avec les autres après avoir augmenté la liste logique et normalement, il est plus difficile, seul un effort lent.

ContexteCette fonctionnalité de bloc a un espace d'optimisation relativement important, qui est actuellement un certain nombre d'articles actuels et des fonctionnalités appropriées ci-dessus, mais augmente également les caractéristiques globales des articles et caractéristiques conventionnels de l'article, tels que l'ordre des opportunités en cliquant sur le Article actuel, etc.Dans le même temps, la caractéristique intégrée du niveau d'article peut effectuer une manipulation croisée dans le modèle.

Les niveaux sont limités, avez-vous des idées ou consultez cet article, vous gagnerez, vous êtes invité à laisser un message et je vais m'éclairer.