如何优化大规模推荐？下一代算法技术JTM来了
阿里妹导读：搜索，推荐和广告是互联网内容提供商进行价值创造的核心业务，在阿里巴巴的电子商务交易平台上，搜索，推荐和广告业务同样具有举足轻重的意义和价值。现在，阿里推荐技术又双叒优化了，新的推荐技术，新的体验，一起来看。 一. 背景 搜索、推荐和广告看似业务形态不同，其实技术组成却是非常相通的。从推荐的视角看，搜索可以认为是一种带query相关性约束的推荐，而广告则是叠加了广告主营销意愿（价格）约束的推荐，所以推荐技术的创新对推动搜索、推荐和广告业务技术的整体发展具有基础性的作用。 从技术演进的角度，推荐算法近年来也在不断地更新换代。从限定在一个有限的历史兴趣范畴内推荐的第一代基于统计的启发式规则方法(代表算法Item-based Collaborative Filtering, Item-CF)到第二代基于内积模型的向量检索方法，推荐技术打开了候选子集检索范围的天花板。然而，向量检索方法限定了内积模型这种用户-商品偏好度量方式，无法容纳更加先进的打分模型(例如带有Attention结构的深度网络)。 为了在全库检索和效率约束的基础上进一步打开推荐技术中模型能力的天花板，此前阿里妈妈精准定向广告业务团队自主提出了新一代任意深度学习+树型全库检索推荐算法(Tree-based Deep Model，TDM)，在大规模推荐问题上取得了显著的效果提升。最近