Mar, 2024
通用用户表示的迁移学习
Generalized User Representations for Transfer Learning
Ghazal Fazelnia, Sanket Gupta, Claire Keum, Mark Koh, Ian Anderson...
TL;DR我们提出了一个新颖的框架，用于大规模推荐系统中用户的表示，旨在以一种广义的方式有效地表示多样化的用户喜好。我们的方法采用了一种两阶段的方法，结合表示学习和迁移学习。表示学习模型使用自编码器将各种用户特征压缩成表示空间。在第二阶段，特定于任务的下游模型通过迁移学习利用用户表示，而不是单独地整理用户特征。我们进一步改进了这种方法的输入特征，以增加灵活性并实现对用户事件（包括新用户体验）的近实时反应。此外，我们提出了一种新的解决方案，以管理此框架在生产模型中的部署，允许下游模型独立工作。我们通过大规模系统中的严格离线和在线实验验证了我们框架的性能，展示了其在多个评估任务中的显着功效。最后，我们展示了所提出的框架如何显著降低基础设施成本，相比于其他方法。