抖音2025年推荐算法解析 一、技术架构升级 Wide&Deep混合模型 Wide部分:单层结构分析用户历史行为(如点击、点赞),捕捉显性兴趣特征。 Deep部分:多层神经网络挖掘潜在兴趣关联,通过向量化表征学习实现内容与用户的数字化匹配。 优势:相比传统协同… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
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作者: 抖音2025年推荐算法解析 一、技术架构升级 Wide&Deep混合模型 Wide部分:单层结构分析用户历史行为(如点击、点赞),捕捉显性兴趣特征。 Deep部分:多层神经网络挖掘潜在兴趣关联,通过向量化表征学习实现内容与用户的数字化匹配。 优势:相比传统协同… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
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