EMERは、短いビデオコンテンツをよりインテリジェントにランク付けできます。 これは、手動のヒューリスティックを学習されたパーソナライゼーションに置き換える、エンドツーエンドの多目的アンサンブルランキングフレームワークです。あいまいな監視のための新しい損失を設計し、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用して候補者の関係をモデル化し、評価におけるオフラインとオンラインの一貫性を確保します。 Kuaishou(数億人のユーザー)に導入されたEMERは、アプリの滞在時間を1.39%、ユーザー寿命を7日間0.196%向上させ、産業規模のレコメンデーションシステムとしては大きな飛躍を遂げました。 ビデオレコメンデーションのためのエンドツーエンドの多目的アンサンブルランキングフレームワーク 紙： 私たちのレポート: