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在常规推荐系统算法和系统双优化的范式下,一线公司针对单个任务或单个业务的效果挖掘几乎达到极限。从2019年我们开始关注多种信息的萃取融合,提出了OneRec算法,希望通过平台或外部各种各样的信息来进行知识集成,打破数据孤岛,极大扩充推荐的“Extra World Knowledge”。 已实践的算法包括行为数据,内容描述,社交信息,知识图谱等。在OneRec,每种信息和整体算法的集成是可插拔的,这样的话一方面方便大家在自己的平台数据下灵活组合各种信息,另一方面方便开源共建,大家可以在上边集成自己的各种算法。今天分享的都是之前在线上验证过效果的工作,相关代码和论文已经开源在:。欢迎大家开源共建。

Primary LanguagePython

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