深度召回在飞猪旅行推荐系统中的探索和实践

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导读： 大家好，我是来自飞猪推荐算法团队的里熙，今天给大家分享的是本团队在飞猪首页猜你喜欢推荐 Feeds 流的召回阶段做的一些优化工作。 今天的分享主要包括三个部分 ：第一部分是相关的一些背景介绍，第二部分是目前飞猪首猜线上主流的一些召回方法，第三部分是本团队在飞猪首猜向量召回上做的一些实践和优化点。 分享嘉宾｜楼佳珍（里熙） 阿里飞猪 高级算法工程师 编辑整理｜王露露 沃尔玛 出品社区｜ DataFun 01 背景介绍 首先看一下应用的场景，飞猪首页猜你喜欢是多物料混排的 Feeds 流场景，其中多物料包括商品、酒店、POI、视频内容、图文内容等等。每种物料都是由对应的子场景来负责推荐的，主场景通过异步调用的方式获取每个子场景的推荐结果，混排之后得到最终的推荐结果。 推荐系统一般是由召回、粗排、精排等多个阶 ………………………………