為什么要做多目標優化？ 　　做多目標優化一般由業務驅動，比如電商場景，肯定是希望推出去的東西用戶既點擊又購買並且下次還來，如果能夠點贊收藏分享那就更好了，這里面涉及的優化目標就多了，比如點擊率、轉化率、收藏等等，在信息流場景也是一樣的。所以多目標的優化是跟業務強相關的，想做一個用戶喜歡、內容 ...

承接上文： 鏈接：多目標優化概論及基礎算法ESMM與MMOE對比 這次這篇文章寫點實用的。可以當做推薦算法工程師面試的考前突擊，也可以當做面試官的面試題庫。ESSM和MMOE都是最基本的算法，相當於多目標優化的入門級的讀物。越經典越需要細嚼，溫故而知新嘛。 這些題目和答案都是我自己在看論文 ...

一、總起 多目標優化現在成為了排序算法的主流方式。之所以有這個算法方向其實還是業務的需求驅動的，拿廣告算法來說，主體邏輯是平台業務的目標是提升點擊掙廣告費，但廣告主希望花出去的廣告費能帶來成交量。次邏輯是新廣告主希望他買了廣告就有成單的機會，不要冷啟動買了廣告也沒有啥流量；對平台 ...

1、推薦場景 　　快手主要的流量形態 有 4 個頁面：在這些流量分發的場景中，推薦算法是起着核心主導作用，直接決定了用戶的體驗。 ① 發現頁：致力於讓用戶看見更大的世界，分為單列和雙列兩種形態。 雙列 點選模式，給用戶提供選擇的自由 單列 上下滑瀏覽，給用戶沉浸式的瀏覽 ...

一、多目標排序（轉） 1、概念 多目標排序：指有兩個或兩個以上的目標函數，目的是尋求一種排序使得所有的目標函數都達到最優或滿意。 在工業界推薦系統中，大多是基於隱式反饋來進行推薦的，用戶對推薦結果的滿意度通常依賴很多指標（比如，淘寶基於點擊，瀏覽深度（停留時間），加購，收藏，購買，重復 ...

推薦系統推理優化 推薦系統(RecSys) - “沉默的大多數” 互聯網企業 算力提供商 ...

論文：Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-TaskLearning (MTL) Model for Personalized Recommendations 會議：RecSys2020最佳長論文獎 這篇 ...

💡 作者：韓信子@ShowMeAI，August@愛奇藝 📘 大廠解決方案系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/50 📘 本文地址：h ...