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    <title>粗排 on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in 粗排 on 知识铺的博客</description>
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      <title>腾讯音乐全民歌推荐系统架构及粗排设计</title>
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      <description>分享嘉宾：kevinshuang、fivenwu 编辑整理：张振、于洋 出品平台：DataFunTalk 导读： 腾讯音乐娱乐集团 ( TME ) 目前有四大移动音乐产品：QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐和全民K歌，总月活超8亿。其中，全民K歌与其他三款产品有明显的差异，具体表现如下：以唱为核心，在唱歌</description>
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      <title>爱奇艺短视频推荐粗排篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:37 +0800</pubDate>
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      <description>随刻基础推荐团队 导读： 工业界的推荐系统通常包括召回、粗排、精排以及重排四个阶段，如图一所示，每个阶段都像是一个漏斗，从海量的物品集合中过滤出用户最有可能感兴趣的物品。其中粗排模型发挥的主要作用是统一计算和过滤召回结果，在尽量保证推荐准确性的前提下减轻精排模型的计算压力。本文主要介</description>
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      <title>推荐系统中粗排扮演的角色和算法发展历程</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:59:33 +0800</pubDate>
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      <description>以下文章来源于搜索与推荐Wiki ，作者Thinkgamer 1.推荐系统经典的级联架构 其实这里本来写的是「传统」的级联架构，后来思索万千，觉得不太合适，就改为了「经典」。因为级联架构目前依旧在各大互联网公司被应用，其扮演的角色也很重要。一般情况下我们常见级联架构主要是由四部分组成，</description>
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