当个不“佛系”的推荐系统,CTR 预估要做哪些工作?

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当个不“佛系”的推荐系统,CTR 预估要做哪些工作?

初商南 2019-08-16 01:17:48 浏览385
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小叽导读:推荐系统如果“佛系”,用户就无法用更短时间找到想要的“宝贝”。为了提升用户的使用感受,提升推荐点击效率,推荐系统不能“佛系”。利用用户行为挖掘用户潜在兴趣已经成为推荐系统和在线广告预估系统中重要的环节。从2016年开始,阿里精准定向广告团队就开始在用户兴趣提取方向做了很多工作,并取得了一定进展。本篇论文已被 KDD 2019 收录,建议大家收藏阅读。

作者 | 皮琪、卞维杰、周国睿、朱小强、盖坤


背景

阿里精准定向广告团队最开始观测到用户存在多样的兴趣,在面对具体商品时只有部分兴趣会影响用户行为,于是提出了DIN[1]网络。为了提取用户抽象的兴趣表达,并捕捉到用户兴趣演化信息,我们提出DIEN[2]模型。无论是DIN还是DIEN受到在线系统的性能压力,用户行为长度只利用了50。更多丰富的行为数据能提供更多的信息,但同时也会给

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