【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于交互特征的实时匹配召回方法及装置。
技术介绍
1、随着信息的爆炸式增长，如何在海量信息中快速定位到目标所需的信息，提高信息搜索效率是目前亟待解决的问题。因此，推荐系统应运而生，然而，目前大多数推荐系统的推荐流程中，由于召回阶段的候选集数量较大，因此在召回阶段常使用参数量较小的简单模型，仅利用物品侧的单侧特征计算物品特征向量，从而筛选出候选集合。
2、但是用户侧和物品侧的交互特征对于提升推荐系统的准确度尤为重要，因此，如何在保证推荐系统推荐性能和系统耗时的同时，对筛选效率进行有效提升，使推荐结果更加合理可靠，提高用户体验感是目前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于交互特征的实时匹配召回方法及装置，以解决推荐召回阶段筛选效率较低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
3、本专利技术第一方面公开一种基于交互特征的实时匹配召回方法，所述方法包括：
...
【技术保护点】
1.一种基于交互特征的实时匹配召回方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定时加载最新候选集文件和最新模型文件之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先基于最新样本数据对点击率预估排序模型进行训练，得到所述最新模型文件的过程，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述预估点击率从高到低的顺序，根据预设方法获取预设数量的目标新闻，得到最终召回集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所有交互特征进行重新编码，得到目标交互特征，
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【技术特征摘要】
1.一种基于交互特征的实时匹配召回方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定时加载最新候选集文件和最新模型文件之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先基于最新样本数据对点击率预估排序模型进行训练，得到所述最新模型文件的过程，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述预估点击率从高到低的顺序，根据预设方法获取预设数量的目标新闻，得到最终召回集，包括：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：程静，王建龙，
申请(专利权)人：北京搜狐新媒体信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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