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第一步，多路召回：物品协同过滤，语义召回，热门及运营策略召回取回上千条候选集。
第二步，曝光去重：基于该用户阅读历史，去掉已经曝光内容，去掉基于运营策略不能推荐的内容。
第三步，排序：推理模块调用排序过程时根据用户 ID 及物料 ID，获取用户特征及物料特征后，分批调用 PAI-EAS 服务返回排序结果。
右面这张图其实讲的是排序 PAI-EAS 在线推理服务的一个在线监控的能力。就是你要观察排序模型的一个水位，进行动态的扩容、缩容，防止你的 RT 过高，或者 QPS 达不到业务的需求。这是整个的在线服务编排的框架。
以上内容摘自《个性化推荐系统开发指南》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=204可下载完成版
2022-08-03 16:28:55赞同 展开评论 打赏
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