粗排工程优化
1）商品覆盖时效性，#card
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因为很多时候商品候选规模在上亿级别，而粗排商品向量对特征变化敏感，回刷频率较高，甚至天级别的全库回刷。
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除了工程链路上的优化提效，策略上还可以考虑只对增量和特征有变化商品进行特征向量预测；
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另外还可以缩小策略覆盖范围，或只对特定圈定商品生效该粗排策略等。
2）query-user向量塔和item向量塔模型一致性问题，#card
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由于双塔模型很多情况下需要频繁训练进行参数更新，在部署过程中可能会遇到query-user向量是版本A模型，而item侧向量是版本B模型的情况。
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针对这个问题，一方面可以从工程侧进行模型同步控制进行解决。而在工程架构不能很好支持的情况下，也可以选择在夜晚进行模型更新，降低模型不一致带来的负面影响；
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再次一点，可以选择减小模型更新频率，如日更改为周更。而减小更新频率也会损失一定的模型效果，一方面由于低频率更新需要考虑减少使用ID类型特征，以免过度依赖模型的记忆性，另一方面也是因为模型会损失增量更新带来的泛化能力。