Deep Recommenders

客户支持推荐系统从梯度提升树迁移到深度学习

一篇研究论文详细介绍了将生产环境客户支持推荐系统从梯度提升树模型迁移到深度推荐架构的过程。由于产品目录的不断演变以及整合文本记录等多模态信号的需求，此次迁移是必要的。该论文概述了诸如将推荐重塑为成对二元预测、负采样以及对文本记录块进行注意力池化等技术，以维持推荐质量。与CatBoost基线相比，新的深度推荐方法在对话初期表现持平，在后期阶段表现更优。