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电商中优化赞助产品的实用经验
本文研究赞助产品优化中的多个问题，包括基于位置的去偏差、点击 - 转化多任务学习和预测点击率（pCTR）的校准。我们提出了一个实用的机器学习框架，可以解决这些问题，而不改变现有机器学习模型的结构，并可以与大多数机器学习模型结合使用。我们在真
PDFa year ago
AAAI推荐模型的规模定律：朝向通用用户表征
本研究探讨了通过训练大规模通用用户编码器来学习通用用户表示的可能性，并证明了在用户表示学习领域中存在着类似于规模定律的现象，我们提出的对比学习用户编码器（CLUE）在各个下游任务中均表现出色，且对其他领域和公司具有很强的可转移性，进一步我们
PDF3 years ago
在线优化视角下的序列推荐中最大化累积用户参与度
通过将用户的行为建模为个性化的马尔可夫决策过程 (MDP)、并将稳定的用户视为吸收状态，本文提出了一个灵活、实用的框架，在业务优化的角度，权衡用户浏览时间及用户的即时点击量，有效提高了用户的累积点击量。
PDF4 years ago
ICML对抗性放缩赌博机
本研究研究了 “对抗缩放”，它是一个多臂老虎机模型，其中奖励有随机的和对抗性的组成部分。Despite 模型的相对随机性，我们展示了两种情况下大多数老虎机算法会遇到困难，同时，我们还展示了一种行动消除和一种镜像下降算法足够适应，能够对对抗性
PDF4 years ago
阿里巴巴电商推荐中的行为序列变换器
该研究使用基于 Transformer 模型的深度学习方法，通过捕捉用户行为序列中的顺序信号来改进推荐系统，实验结果表明相较于基线算法，该模型在淘宝上线后获得显著的点击率提升。
PDF5 years ago
分布式柔性非线性张量分解
本文提出了一种分布式、灵活的非线性张量分解模型，通过可避免昂贵的计算以及提供高质量推理的上限，它能够克服传统张量分解模型中的限制，并展现出在 CTR 预测方面的巨大潜力。
PDF8 years ago