深度学习的推荐系统
案例介绍
线下训练：模型训练和部署：数据采集->样本生成->模型训练->模型评估->模型部署，
线上推理：ab实验配置-> 特征获取服务 -> 模型预测服务 -> 排序结果生成/展示 -> 特征保存服务(避免线上线下特征不一致)
推荐架构: 召回->精排->重排
深度学习的推荐系统
案例介绍
代码主要是2块： 离线模型训练 + 线上工程推理:
线下训练：模型训练和部署：数据采集->样本生成->模型训练->模型评估->模型部署，
线上推理：ab实验配置-> 特征获取服务 -> 模型预测服务 -> 排序结果生成/展示 -> 特征保存服务(避免线上线下特征不一致)
推荐架构: 召回->精排->重排
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