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2025-05-19
特征• 特征 推荐 算法 FEATURE ENGINEERING• 数据 新浪 级别 分类
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HOW RECOMMENDER
WORKS
ARCHITECTURE

Spark
Item profile
召回引擎
类目 关键字品牌
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标签
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Train model + Ranking
Interface
推荐层次架构图
年龄 性别
SCORING & RANKING
• Scoring:
• 多feature线性加权
• Score=∑(feature_i * weight_i)
• Ranking:
• 按照real time, latest, long term 三个级别分别ranking
• 每个级别里按照兴趣类目占比再分别ranking
• 保证实时性,准确性,多样性
诚聘:新浪移动资深推荐算法工程师
• 岗位职责:
• 负责新浪门户整体个性化推荐服务的算法设计与实现,提高点击率;
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• 3. 有扎实的机器学习/数据挖掘/推荐算法/NLP的理论和实践基础,对特征工程、深度学习、排序算法有深刻理解
• 4. 熟悉大数据处理相关技术(Hadoop/MR、Hive、Storm/spark、Redis等)
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FEATURE ENGINEERING
• 特征分类
• Low level特征
• High level特征
• static 特征
• dynamic 特征
• 二值特征主要是0/1特征,即特征只取两种值:0或者1
FEATURE ENGINEERING
• 特征分类
• 连续值特征
• 离散值特征
• 二值特征
FEATURE ENGINEERING
• 特征预处理: 缺失值的处理
• 异常值检测和处理
• 比例缩放(Scaling)
• 离散化(


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