推荐系统开发架构
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案例介绍
前司推荐系统的架构，独立设计并实现的。离线层采用 MaxCompute 作为基础计算框架，用于特征工程构建、协同过滤、分布式计算等。召回层采用 GBDT 模型，对采集的打点数据进行清洗、预处理、离散化后，加入 embedding 层降维输入 GBDT，训练分类器，按概率排序后输入给业务层，再由业务层精排；
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前司推荐系统的架构，独立设计并实现的。离线层采用 MaxCompute 作为基础计算框架，用于特征工程构建、协同过滤、分布式计算等。召回层采用 GBDT 模型，对采集的打点数据进行清洗、预处理、离散化后，加入 embedding 层降维输入 GBDT，训练分类器，按概率排序后输入给业务层，再由业务层精排；
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