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 de préciser, le nombre d'articles raffinés est généralement des centaines de milliers de grandeur, si N est incorporé, le niveau est cent mille k niveau de k, trop effrayant. Bien que l'industrie atteigne le Les modèles proposés de la liste complète sont irréalistes, ils mentionneront la deuxième pensée, considéreront l'interaction entre le contexte dans la brosse, en introduisant les informations sur la brosse et est recommandée. L'effet de la liste que vous voulez réaliserDéclarer une partie du 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 utilise principalement toutes sortes, mots-clés, de l'entité et le nombre de messages suivant a été affiché, des mots-clés, de l'entité et des numéros et sur le joint.Niveaux de types, mots-clés, de l'entité, etc. Lors de la servition en ligne, d'abord disposés en fonction de la circulation normale 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. Spécifiquement:
Lorsque vous choisissez l'article du classement 1, choisira 100 poteaux supérieurs dans les éléments alignés, appelez le service Contextnnnnnnn ArarRary, obtenez les points déterminés avant de cliquer sur la nouvelle souris, puis remplacez l'original. Cliquez pour estimer la réorganisation, le classement à l'heure actuelle, le premier article sert d'article de classement à venir. Il n'y a pas de contenu lors de la sélection de Rand1, sauf cliquer avec pentence pour estimer le luxe.
Puis sélectionnez l'article dans Rank2, choisissez 100 messages dans l'article Rank1, appelez le service.Arrangez contextdnn, téléchargez 100 nouveaux messages Cliquez pour prédire, puis remplacez-le sur le point d'origine cliquer sur la division estimée pour réorganiser, le premier article premier classé est l'article à venir à venir.
La sélection d'articles de bit de bit est similaire au processus ci-dessus jusqu'à ce que vous choisissiez un article TOGKK, des poteaux de brosse peuvent être poussés à l'utilisateur.
Utilisation du contextDN pour trier les processus, équivalent aux sous-estimations TODKK en mode série (avec logique slumanique), mais le pittoresque, le nombre de prédit moins d'un niveau de nivellement le nombre de postes Créé à l'origine, de milliers à des centaines de niveaux, bien sûr, peut être ajusté en fonction de la consommation de temps. En général, la consommation de temps estimée augmentera de moitié, de ** plusieurs millisecondes à ** Multi-millis secondes. ContextDnnnngnnadn Wherenage Gauc Revenus atteint 1 point de pourcentage, mais le revenu après la première fois, mais ne parvient pas aux attentes, il n'est pas très susceptible de causer IstwiSE, et a un espace d'optimisation relativement important.
DotExnn a de nombreux défis ou réside dans les cartes d'optimisation des entreprises et de logiques commerciales, principalement ci-dessous:
Premièrement, le service estimé doit être une image de tissu pointillée, une couche cachée et une couche cachée de Sa sortie peut être mise en mémoire tampon, de sorte que la prochaine demande de répéter l'utilisation du contexte de l'article soit estimée, les fonctionnalités de la fonction DNN PointWise et du service PS non requises.
Le lundi est la même demande d'appeler DNN Point dans l'outil recommandé du service de primimation dans le service de tri de Contexnnnnnnn, il doit être strictement approprié et nécessaire pour être abandonnés à cause de nombreuses expériences de la la machine. Logique répertoriée. Et fonctionnant normalement ou stimulant, ne travaillant que lentement.
Cette zone de contexte a un espace d'optimisation relativement important, principalement certains des postes actuels et des caractéristiques appropriées ci-dessus, mais ont également augmenté les caractéristiques d'intégrité des postes organisés et rejoignent l'article actuel après les caractéristiques d'intégrité, telles que cliquer sur le courant. Article, cliquez sur Afficher l'heure; Dans la caractéristique appropriée, l'importance de la conformité est également différente de la distance de la distance contrairement à la distance, qui peut être prise en compte; Dans le même temps, la caractéristique intégrée du niveau d'article peut effectuer une manipulation croisée dans le modèle.