秋枫学习笔记

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LV0

发表了文章 2024-07-252024-07-25 15:59:55

腾讯 | ADSNet：基于自适应孪生网络的广告跨域LTV预测

准确的LTV预估对于广告系统的准确性和有效性有重要意义，真实环境中的LTV数据稀疏性较大，使得模型预估LTV值时面临巨大挑战，这极大的限制了LTV预估模型的能力...

秋枫学习笔记 2024-07-252024-07-25 15:59:55

模型、数据、腾讯、网络、跨域

发表了文章 2024-07-122024-07-12 14:21:54

KDD'24 | MMBee：多模态融合和行为兴趣扩展在快手直播礼物推荐中的应用

本文主要针对直播中的用户行为（评论，礼物等）建模中的问题提出解决方案，以往关于直播礼物预测的研究将这项任务视为一个传统的推荐问题，并使用分类数据和观察到的历史行...

秋枫学习笔记 2024-07-122024-07-12 14:21:55

流媒体、模型、语音、函数、集合

发表了文章 2024-07-022024-07-02 16:18:12

UniRec：考虑序列时间间隔和item交互频率的序列推荐方法

本文主要关注序列推荐中的用户交互行为之间的时间间隔和item频率，以此来提升序列推荐模型的性能。时间间隔更均匀的序列和频率更高的item都能产生更好的预测性能。...

秋枫学习笔记 2024-07-022024-07-02 16:18:12

编码、函数、集合、模型、性能

发表了文章 2024-07-022024-07-02 16:17:20

EAGER：将行为和语义协同起来的生成式推荐方法

生成式检索用于序列推荐是将候选item检索视为一个自回归序列生成问题。但现有方法只关注item信息的行为或语义方面，忽略了它们的互补性。本文提出一种新的生成式推...

秋枫学习笔记 2024-07-022024-07-02 16:17:20

编码、函数、模型、重构、迁移

发表了文章 2024-06-182024-06-18 17:56:59

BinLLM：让LLM理解用户-商品协同信息的编码方式

LLMRec如何集成用户-item的交互信息？常见的方式是从头训练LLM或者从其他模型来映射协作信息。但这些方法无法以类似文本的格式表示信息，这可能无法与LLM...

秋枫学习笔记 2024-06-182024-06-18 17:57:00

模型、压缩、LLM、编码、二进制

发表了文章 2024-06-072024-06-07 19:48:45

（修改）腾讯 | 流聚类和记忆网络对用户兴趣进行增强

标题: Enhancing User Interest based on Stream Clustering and Memory Networks in ...

秋枫学习笔记 2024-06-072024-06-07 19:48:46

存储、模型、腾讯、网络、性能

发表了文章 2024-06-072024-06-07 19:47:45

LCN：CTR预测中的跨域终身序列建模

标题：Cross-Domain LifeLong Sequential Modeling for Online Click-Through Rate Predi...

秋枫学习笔记 2024-06-072024-06-07 19:47:46

跨域、模型、搜索、网络、函数

发表了文章 2024-05-272024-05-27 20:47:03

腾讯 | 流聚类和记忆网络对用户兴趣进行增强

本文主要针对用户行为稀疏的问题，提出用户兴趣增强（UIE）的方法，从不同的角度使用基于流聚类和记忆网络生成的增强向量和个性化增强向量来增强用户兴趣，包括用户画像...

秋枫学习笔记 2024-05-272024-05-27 20:47:03

性能、存储、模型、腾讯、网络

发表了文章 2024-05-272024-05-27 20:46:15

抖音 | 建模用户兴趣时钟用于流媒体推荐

用户偏好在一天中遵循动态模式，例如，在上午8点，用户可能更喜欢阅读新闻，而在晚上8点，他们可能更喜欢看电影。时间建模旨在使推荐系统能够感知时间变化，以捕捉用户随...

秋枫学习笔记 2024-05-272024-05-27 20:46:16

模型、推荐系统、time、编码、流媒体

发表了文章 2024-05-182024-05-18 08:35:35

WWW'24 | 用相似用户和item增强点击率预估

CTR预估中，我们可以利用用户行为序列来捕捉用户不断变化的偏好。但是，历史序列往往具有严重的同源性和稀缺性。本文提出了一种数据驱动的方法来丰富用户表征。将用户画...

秋枫学习笔记 2024-05-182024-05-18 08:35:35

模型、排序、数据、二进制、函数

发表了文章 2024-05-092024-05-09 14:56:15

FINAL: 扩展MLP为因子化交互层用于CTR预测

本文所提方法为ctr预估方向，针对如何进行高效，有效的特征交互提出FINAL模型，整体模型比较简单，所以这里的导读就省略了，直接看方法部分即可。

秋枫学习笔记 2024-05-092024-05-09 14:56:15

设计、性能、final、函数、模型

发表了文章 2024-04-302024-04-30 19:16:01

DPN: 考虑用户行为模式的点击率（CTR）预估方法

本文方法主要针对ctr预估中的用户行为建模提出相应的模型，用户交互历史包含了不同的行为模式，反映用户的习惯性范式。本文所提方法利用用户行为模式，将目标注意力（T...

秋枫学习笔记 2024-04-302024-04-30 19:16:01

网络、性能、函数、模型、索引

发表了文章 2024-04-242024-04-24 16:53:50

WWW'24 | Helen：利用频率Hessian特征值正则化优化CTR模型

本文发现特征频率与特征emb的最高特征值之间存在正相关性，这种相关性凸显了参数空间中损失的不平衡分布，使得传统的优化器很难发现有效泛化的平坦的最小值，而导致将模...

秋枫学习笔记 2024-04-242024-04-24 16:53:50

性能、优化、函数、模型、算法

发表了文章 2024-04-112024-04-11 20:13:38

RAT：检索增强的Transformer用于CTR估计

本文针对ctr预估中如何进行有效的特征交互提出新的方法。目前的方法主要集中于对单个样本内的特征交互进行建模，而忽略了潜在的跨样本间的关系，这些关系可以作为增强预...

秋枫学习笔记 2024-04-112024-04-11 20:13:38

函数、排序、设计、text、编码

发表了文章 2024-04-112024-04-11 20:10:59

SIGIR'24 | 打破长度障碍：LLM增强的长文本用户行为CTR预测

LLM4CTR在训练推理中主要存在以下问题：LLM在处理长文本用户行为时的效率很低，随着用户序列的增长，LLM的效率无法对数十亿用户和商品进行训练。

秋枫学习笔记 2024-04-112024-04-11 20:10:59

效率、LLM、存储、编码、模型

发表了文章 2024-03-262024-03-26 14:57:55

PPM: 把预训练模型作为插件嵌入CTR模型中

相对于传统的ID形式的推荐系统（IDRec），本文在模型中引入预训练模型，但预训练模型的参数很多，会导致延迟增加。因此，大部分无法在推荐系统中使用。本文提出一种...

秋枫学习笔记 2024-03-262024-03-26 14:57:55

缓存、编码、插件、产品、模型

发表了文章 2024-03-182024-03-18 13:08:30

MultiFS: 深度推荐系统中的自动多场景特征选择

传统的多场景推荐系统(MSRS)通常不加区别的使用所有相关的特征，忽视了特征在不同场景下的不同重要性，往往会导致模型性能下降。本文提出了多场景特征选择(Mult...

秋枫学习笔记 2024-03-182024-03-18 13:08:30

模型、性能、优化、推荐系统、框架

发表了文章 2024-03-182024-03-18 13:07:29

Meta | Wukong：推荐系统中的Scaling Law探索

Scaling laws在nlp，cv领域的模型改进方面起着重要作用，但是目前推荐模型并没有表现出类似于在大型语言模型领域观察到的规律，本文在模型本身结构上做出...

秋枫学习笔记 2024-03-182024-03-18 13:07:30

meta、scaling、模型、压缩、推荐系统

发表了文章 2024-03-062024-03-06 12:33:42

华为 | LTV预测：基于对比学习的多视角模型

本文是华为提出用于客户生命价值预测(LTV)的对比学习多视角网络(CMLTV)，主要针对目前存在的LTV预估方法采用单视角建模导致准确度低和知识提取存在偏差的问...

秋枫学习笔记 2024-03-062024-03-06 12:33:43

框架、模型、数据、函数、华为

发表了文章 2024-02-272024-02-27 08:32:50

行为感知Transformer：用于多行为序列推荐的

本文主要针对序列推荐中的多行为序列推荐，即行为序列中包含不同的行为类型，比如点击，加购，购买等。为了捕获用户的个性化行为模式和行为间的复杂协作关系，作者提出PB...

秋枫学习笔记 2024-02-272024-02-27 08:32:50

alpha、编码、产品、基础、设计

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