通过少次学习和元学习，将场景特定学习与模型无关的顺序元学习相结合，提出了一种名为 s^2meta 的综合端对端框架，可显著提高在线推荐的冷启动问题的状态艺术水平。

Jun, 2019

Multi-Scenario Learning is used in recommendation and retrieval systems to transfer learning from different scenarios via different paradigms to refine feature representations in a scenario-aware manner, demonstrating superior ranking performance and adaptive feature learning in production environments, as supported by A/B test results on the Alibaba search advertising platform.

Jun, 2023

本研究提出一种场景自适应与自监督模型 (SASS)，解决具有多场景问题的细粒度信息转移、全空间样本利用和物品多场景表示分离问题，并在公共和工业数据集上得到显著提升。

Aug, 2022

本研究探讨了在 Steam 平台上用户行为特征与在线游戏推荐系统的关系，认为满足个性化、游戏情境化和社交连接的在线游戏推荐系统具有吸引用户、增加用户停留时间的作用。然而，同时解决这三个特性是非常具有挑战性的。因此，我们提出了新的 SCGRec，并结合了三个视角来改进游戏推荐。

Feb, 2022

该论文介绍了一种新颖的多表示学习框架，利用序列和图形组件之间的协同作用，显著提高了推荐性能。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于行为感知的图形网络，同时考虑六种不同类型的行为以及用户对新闻多样性的需求，使用 DeepWalk 提取实体语义，建立了一个基于图形的卷积神经网络来学习新闻的表示，以及一个基于关注力的 LSTM 来学习行为序列的表示，成功地将新闻推荐给不同程度集中度的不同用户。

Nov, 2018

该论文提出了一种基于图注意机制和变压器结构的新闻推荐方法，可以通过对历史用户点击行为的图谱表达用户和新闻相关性，进而学习用户和新闻的表征，实现个性化推荐。

Mar, 2020

本文提出了一种基于强化学习框架的工业级短视频推荐排序系统，通过协作多智能体建模和最大化用户观看时间来解决用户多方面偏好的环境下，推荐会话的马尔可夫决策过程。此外，我们的框架采用基于模型的学习方法来缓解工业推荐系统中关键但难以解决的样本选择偏差问题。大量的离线评估和实时实验验证了我们所提出方法的有效性。我们的方法已成功部署在我们的实际大规模短视频分享平台上，为数亿用户提供服务。

May, 2024

本研究提出了一种基于多智能体强化学习的方法（DeepChain），应用模型为基础的强化学习技术，以解决现有强化学习模型中针对多场景推荐问题的数据大量需求和奖励分配不均衡等难题。实验结果表明该框架具有较好的推荐效果。

Feb, 2019

本文探讨了使用多智能体强化学习在大型平台上进行多场景优化的问题，通过将搜索、推荐和广告等不同场景视为一种合作的、部分可观察的多智能体决策问题进行研究。我们引入了多智能体递归确定性策略梯度（MARDPG）算法，以共享目标对不同场景进行整合，并允许策略间的通信以提高整体性能。我们的结果表明，在点击率（CTR）、转化率和总销售额等指标上，我们的方法在实际环境中具有显著改进的效果。

Jul, 2024