2026年淘宝推荐算法系列:首猜两阶段端到端多兴趣新范式

淘宝推荐算法系列:首猜两阶段端到端多兴趣新范式blockquote p 淘宝首页 猜你喜欢 商品召回场景中 传统单用户向量模型存在训练效果不理想的问题 为此 我们提出了端到端的多兴趣建模新范式 DM Interest 通过联合训练一阶段兴趣预测和二阶段意图召回 显著提升了模型的表达能力和泛化性能 实验表明 DM Interest 在离线评测和线上实验中均表现出色 不仅召回类目更加丰富 命中率也更高 p blockquote

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淘宝首页“猜你喜欢”商品召回场景中,传统单用户向量模型存在训练效果不理想的问题。为此,我们提出了端到端的多兴趣建模新范式DM_Interest,通过联合训练一阶段兴趣预测和二阶段意图召回,显著提升了模型的表达能力和泛化性能。实验表明,DM_Interest在离线评测和线上实验中均表现出色,不仅召回类目更加丰富,命中率也更高,为个性化推荐提供了更精准的解决方案。

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