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几篇KDD'24大厂推荐系统优化工作总结

圆圆的算法笔记  · 公众号  ·  · 2024-10-18 08:05

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点关注,不迷路,用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “, 加入圆圆算法交流群~ 👇🏻扫码👇🏻 加入 圆圆算法知识星球~ ( 已有 880+ 同学加入学习, 700+ 干货笔记) 今天这篇文章给大家介绍几篇KDD2024中,大厂在推荐系统领域的优化工作,论文来自爱彼迎、腾讯、快手、美团等公司,设计多目标建模、多样性、搜索意图建模、ranking loss等问题。 1 爱彼迎:多目标建模和模型蒸馏 论文标题 :Multi-objective Learning to Rank by Model Distillation 下载地址 :https://arxiv.org/pdf/2407.07181 多目标建模转换成模型蒸馏问题。多目标的场景要求最小化一个目标的预测误差,同时其他目标的预估误差在一个约束内。假设单独训练的一个单目标模型,效果一定比多目标一起训练的这个目标的预测误差要小,上述问题就等价于一个模型蒸馏损失函数。这个损失函数一方 ………………………………

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