“看一看”推荐模型揭秘！微信团队提出实时Look-alike算法，解决推荐系统多样性问题

论文作者 |  Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin，腾讯微信事业群编辑 | 陈思Look-alike 是广告领域经典的推荐算法，拥有定向能力强、用户扩展精准等优点。本文在微信看一看的推荐场景下对传统 look-alike 进行了改造，使之更适合高时效性的资讯推荐系统。本论文题为《Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System》，已被 KDD 19 接收。Fig.0. 微信看一看微信看一看面向全体微信用户，每天有数百万新闻、视频和公众号文章借由个性化推荐系统完成分发。在微信看一看，我们将各类深度学习算法广泛应用到了推荐系统的各个环节中。新闻资讯、运营专题和小众文章由于缺少历史行为或者倾向长尾，往往曝光效率不高，对此我们提出 RALM 模型尝试解决这个问题。 1 背景 1.1 ………………………………