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网易云音乐重排序分享-彭正超
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实际的工业推荐系统通常包含召回-粗排-精排-重排四个模块,其中重排作为推荐系统产生最终推荐列表前的最后一环,通常会包含多样性打散、业务干预等人工制定的业务规则,规则的好坏将直接影响最终的用户体验及业务指标,此外精排环节为了性能考虑一般使用pointwise模型对候选物品进行打分,忽略了推荐列表内物品之间的相互关系,因此使用个性化模型进行重排序逐渐变成推荐系统的标准配置,本次分享将介绍网易云音乐歌曲推荐中落地个性化重排序模型的思考和实践。

个人介绍

彭正超,网易云音乐资深推荐算法工程师。
2018年加入网易云音乐,现从事网易云音乐会员商业化算法相关工作。曾就职阿里巴巴,2015年硕士毕业于电子科技大学计算机学院。

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