网易新闻推荐系统：深度学习排序与模型优化

“网易新闻推荐：深度学习排序系统及模型.pdf”是关于大数据技术和深度学习在新闻推荐系统中的应用，特别是如何构建和优化排序系统以提升个性化推荐效率。 在这个分享中，作者提到了几个关键知识点： 1. **信息流场景中的个性化推荐**：信息流推荐系统依赖于用户画像、关注关系、图像等多种信息，通过深度学习模型为用户提供定制化的新闻内容。这种形态的推荐系统旨在提高用户体验和互动率。 2. **排序系统的构成**：一个完整的排序系统由Pipeline、排序模型和模型计算服务三部分组成。Pipeline负责数据处理和流转，排序模型进行预测，而模型计算服务则负责线上推理。 3. **排序系统的核心挑战**： - Pipeline层面，主要面临线下训练和线上计算的性能优化问题，以及保持线上线下的一致性，特别是特征处理部分。 - 深度学习排序模型需要具备通用性和可扩展性，以适应不断增长的业务需求，并且能够灵活地根据业务定制模型。 4. **Pipeline优化**：为了提升性能，采用了自定义的样本读取和数据处理模块，以解决TensorFlow默认接口在大规模数据场景下的性能瓶颈。同时，为了支持多值带权特征，开发了自定义的解析模块，并允许手动融合某些操作。 5. **特征处理库**：将CPU上的特征处理任务提前到Pipeline阶段，减少对GPU计算的影响，避免重复计算。特征处理库包含一系列的特征处理函数，线下和线上部分都可以调用。 6. **模型框架的可配置化**：通过模块化通用部分，用配置文件替代直接编写TensorFlow代码，使得模型构建更加灵活，便于新业务场景的快速实施和模型迭代。 7. **深度学习排序模型的网络结构**：模型框架包括多种基础单元（如Linear、Cross、Deep等），以及复杂模型如FNN、PNN、DeepFM、Wide&Deep等。这些网络结构可以灵活组合，适应不同的业务需求和模型复杂度。 8. **Deep&CrossNetwor**k是深度学习模型的一个变种，它结合了深度神经网络的特征学习能力和交叉网络的特征交互捕获能力，用于更精确地捕捉用户和新闻之间的潜在关联。 这份资料深入探讨了大数据环境下的深度学习排序系统，包括其设计原则、优化策略和模型架构，对于理解推荐系统背后的机器学习技术具有很高的价值。