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IJCAI阿里论文|JUMP:一种点击和停留时长的协同预估器KB小秘书2019-07-22989浏览量简介：在该文章的的工作中，我们提出了一种联合预估算法JUMP，基于会话去同时预测用户的点击和停留时长。
IJCAI阿里论文|JUMP:一种点击和停留时长的协同预估器技术小能手2019-02-203414浏览量简介：小叽导读：在搜索和推荐场景中，基于会话的预测日益受到人们的兴趣和重视，大多这类算法都是基于递归神经网络(RNNs)技术或者它的变种。然而，已有...
IJCAI阿里论文|JUMP:一种点击和停留时长的协同预估器...小叽导读：在搜索和推荐场景中，基于会话的预测日益受到人们的兴趣和重视，大多这类算法都是基于递归神经网络(RNNs)技术或者它的变种。.然而，已有的算法一方面会忽略“停留时长”在表达用户偏好...
IJCAI阿里论文|JUMP:一种点击和停留时长的协同预估器.小叽导读：在搜索和推荐场景中，基于会话的预测日益受到人们的兴趣和重视，大多这类算法都是基于递归神经网络(RNNs)技术或者它的变种。.然而，已有的算法一方面会忽略“停留时长”在表达用户偏好...
在本论文中，阿里巴巴提出了一种联合预估算法JUMP，基于会话去同时预测用户的点击和停留时长。.JUMP使用一种新奇的三层RNN结构去编码用户的一次会话，包括使用一个“快慢层”去缓解短会话的问题，使用一个“注意力层”去解决会话噪音的问题。.大量的...
AI前线导读：在搜索和推荐场景中，基于会话的预测日益受到人们的兴趣和重视；大多这类算法都是基于递归神经网络(RNNs)技术或者它的变种。然而，已有的算法一方面会忽略“停留时长”在表达用户偏好程度上的重要性，另一方面在非常短或者有噪音的会话上会预估的不准。
对于停留时间的预估，我们借鉴了“生存分析”(SurvivalAnalysis)的思想，通过时间发生的时间去近似用户在一个内容上停留的时间；从概念上来说，停留时长被认为是“离开当前内容”这个事件的发生时间。如果我们记用户的停留时长的样本为O，假设存在一个函数，将O映射到…
这个shallowtower实际学到了什么呢？论文中将学到的positionbias打出来了，发现确实，position靠前的坑位，值要更大一些。MMoE出来后，确实在工业界掀起了不小的水花，包括阿里在内的一些公司都对MMoE进行了改进，适配到自己的场景上，取得了效果。
KDD2020|优势特征蒸馏在淘宝推荐中的应用.本期我们来看一篇又双叒叕来自于阿里巴巴的工业paper，被KDD2020所接收。.一眼望去题中有两个关键词，PrivilegedFeatures和Distillation，来，我们逐个击破。.先说Distillation，大家心里可能就已经有了一个初步的模型...
比如阿里的MIND论文地址，论文提出单一的向量无法准确表达出用户多种多样的兴趣，除非把这个向量长度变得特别大，如果单个兴趣向量没法做到将所有的用户兴趣点覆盖，那么就多搞几个向量，几个向量同时来表示用户的兴趣点。
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对于停留时间的预估，我们借鉴了“生存分析”(SurvivalAnalysis)的思想，通过时间发生的时间去近似用户在一个内容上停留的时间；从概念上来说，停留时长被认为是“离开当前内容”这个事件的发生时间。如果我们记用户的停留时长的样本为O，假设存在一个函数，将O映射到…
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