无需等待：电商重排模型在线学习

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在当前典型工业应用推荐系统 pipeline 中，重排作为最后一个环节，决定最终的推荐结果，因此需要综合考虑多样的业务需求以及复杂物料的融合。 经典的在线学习依赖用户反馈，在电商场景，用户完成一次购买决策通常需要几小时甚至几天，这无法避免地限制着在线学习的实时性。 本文将介绍一种新型的用于重排的在线学习方法，该方法不强依赖用户反馈，能够确保模型的实时性。 该方法由阿里巴巴与中国人民大学共同提出。 今天的介绍会围绕下面四点展开： 1.  Background：实时在线学习 & 重排模型基本概念 2.  Formal Introduction：重排的定义 & 解决方案 3.   New Proposal：Learning at Serving Time (简称 LAST) 4.  结语 分享嘉宾｜ 王原 博士   出品社区｜ DataFun 01 Background ：实时在线学习 & 重排模型基本概念 首先介绍一些实时在线学习和重排模型相关的基本 ………………………………