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快手短视频，揭秘多任务推荐系统

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第五期—迅速手短暂视频中的有力化学许多任务推荐系统

✅说起推荐系统，很许多人觉得它高大深厚莫测，仿佛一堵困难以逾越的高大墙。但若只是停留在对输入和后来啊的表面搞懂，那我们就永远只能做一些表面文章，无法触及推荐的精髓。

⭕️今天 咱们就来扒一扒迅速手短暂视频中的许多任务推荐系统，试图深厚入剖析其本质：

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👉在短暂视频推荐领域，怎么平衡优良几个推荐目标，是一个棘手的困难题这个。

👉迅速手短暂视频推荐系统需要在最巨大化用户观看时长远的一边， 还得考虑点赞、评论、分享等互动指标，这无疑给推荐系统带来了额外的压力。

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1️⃣基于有力化学的许多任务推荐框架

·不同推荐任务的亏本函数权沉，有力化学助力推荐效果优化。

2️⃣两阶段约束有力化学算法

第一阶段：策略学

为个个辅助目标制定不同策略，运用Temporal Difference亏本训练Critic模型。

第二阶段：主目标优化

在最巨大化主目标的一边， 管束主策略与辅助策略的距离，确保整体效果的平衡和优化。

3️⃣基于会话的马尔科夫决策过程

基于session的MDP用于RL训练， 有序的session MDP序列，搞优良MTL模型性能。

4️⃣许多任务Actor-Critic网络结构

训练许多任务Actor-Critic网络结构， 与现有MTL推荐模型兼容，利用Critic网络权沉优化MTL亏本函数。

✅纵然算法的出发点各有千秋， 但其核心目的相同，那就是构建用户、内容和场景之间的联系，进行精准推荐。以上便是迅速手短暂视频推荐系统的算法奥秘， 我们还需根据平台特点，深厚入挖掘用户与内容之间的深厚层联系，全面提升推荐效果。

📊案例

🔍独特见解：迅速手短暂视频推荐系统通过有力化学等手艺， 实现了许多任务推荐，有效平衡了用户观看时长远与互动指标，为用户给更加个性化的内容推荐。

💡策略觉得能：跨境电商和自新闻平台能借鉴迅速手短暂视频的推荐系统， 结合自身特点，探索适合的许多任务推荐策略，提升用户粘性和睦台活跃度。