随笔分类 - 推荐
摘要：多场景存在问题 场景特征差异，训练样本以及训练梯度不一致 场景之间相互影响，有增益部分，也有互斥部分 如何解决上面这些问题： 公域特征抽象出来(用户画像，物品特征、全场景行为序列)，私域特征(场景特征行为特征，场景位置，版面等) 公域特征网络 + 每个私域场景一个特征网络(concatenate)
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摘要：多模态特征如何融入到推荐 最近刚好读了2篇文章，对于多模态特征处理的核心问题： 多模态表征和推荐ID类特征的表征不在一个向量空间，如何有效融合； 其次多模态特征预训练的，如何有效评估以及融入推荐系统之后如何进行更新的问题 一、先解决怎么融合的问题： 将多模态表征聚类，使用聚类的id进行输入，模态特征
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摘要：转化延迟 这块研究比较多，但目前还未有比较好的解法，列举一下工业界场景解法以及如何操作实时。见过很多讲理论的，实操好像还没啥人讲。 DFM(转化延迟建模) 将带有延迟的转化分布分解成转化时间和转化率的分布，一个模型拟合延迟时间间隔，一个拟合是否最终转化(a. 观测为负样本的概率 b. 转化延迟di,
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摘要：对比学习研究方向： Data Argument 提升原始样本和增强样本一致性，加大原始样本和其他样本的差异 容易拉大同类样本的特征差异 Sampling Strategy 类似FB提出的hard negative样本 Loss Function 研究较多，NCE、infoNCE、SupConLoss
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摘要：冷启动内容 冷启动分成用户冷起、物品冷起、系统冷启动；用户冷启目的是提升用户留存以及活跃度等指标，帮助用户增长；物品冷启动主要是提升品类多样性以及丰富度，促进内容生态。生态健康才能保持长久广告收益以及成交额。 用户冷启的核心在于数据稀疏，新用户不了解，如何获取更多数据或者更好的刻画用户，譬如使用其他
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