EMER puede clasificar el contenido de video corto de manera más inteligente. Es un marco de clasificación de conjunto multiobjetivo de extremo a extremo que reemplaza las heurísticas manuales con personalización aprendida. Diseña una nueva pérdida para la supervisión ambigua, utiliza una arquitectura basada en transformadores para modelar las relaciones de los candidatos y asegura la consistencia offline-online en la evaluación. Desplegado en Kuaishou (cientos de millones de usuarios), EMER aumentó el tiempo de permanencia en la aplicación en un 1.39% y la vida útil del usuario a 7 días en un 0.196%—un gran avance para los sistemas de recomendación a escala industrial. Un marco de clasificación de conjunto multiobjetivo de extremo a extremo para la recomendación de videos Documento: Nuestro informe: