推荐系统粗排：毫秒级从万级候选中筛出千条

推荐系统的粗排位于召回与精排之间，需在10到20毫秒内从召回的约1万个候选中筛选出1000条交给精排。 粗排的核心目标不是直接预测点击率，而是借助LTR中的配对法RankNet预测精排模型的排序结果。其架构经历了从统计打分、逻辑回归、双塔模型到阿里巴巴COLD方案与知识蒸馏教师-学生模式的演进，在速度与精度之间取得平衡。

AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。