导读： 本文主要分享 "全能选手" 召回表征算法实践。首先简单介绍下业务背景：

网易严选人工智能部，主要有三个方向：NLP、搜索推荐、供应链，我们主要负责搜索推荐。搜索推荐与营销端的业务场景密切相关，管理着严选最大的流量入口。我们团队的主要目标是优化转化率和GMV相关指标，具体业务是搜索、推荐、广告 ( 包含内部资源位广告以及外部的DPS广告 )。

如图所示，在这些个性化场景下是我们具备的能力矩阵。刚接到邀请的时候我是想聊一聊在严选业务场景下的个性化相关事情，但是我们业务基本都做了2~3年，想在短时间聊完，只能介绍我们做了哪些工作以及取得什么样的业务价值。但是每个人的业务场景差异较大，我们这边最优的实现方案在其他场景可能并不是最优方案，大家听完之后，可能没有太大的收获。与其这样，还不如聚焦在一个小模块上详细聊一下，所以今天就选召回表征这个部分，也就引出了本次分享主题："全能选手"召回表征算法实践，主要内容包括：

• 问题定义：召回表征究竟是要解决什么问题

• 模型价值：召回表征的价值或收益是什么

• 迭代实现：一步步迭代演化的过程

• 业务落地：业务落地的案例

01 问题定义

1. 模型目标