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Attention is All you Need
摘要
这段视频分享了小红书推荐系统在创新性探索方面的实践经验，重点介绍了在内容理解、冷启动、多目标优化、多样性、用户增长以及大模型应用等方面的挑战与解决方案。小红书作为一个多元生活社区，其推荐系统面临着内容多样性、用户兴趣差异化等复杂问题，通过结合行为和内容进行联合表征学习、优化冷启动策略、采用多目标融合算法、以及利用因果推断等方法，不断提升推荐系统的性能和用户体验。同时，也探讨了如何利用大模型来进一步提升推荐系统的智能化水平。
亮点
- 💡 内容理解：小红书通过结合行为和内容进行联合表征学习，克服了传统标签的局限性，更准确地理解用户兴趣和内容含义。 #内容理解 #表征学习 #个性化推荐
- 🚀 冷启动：针对用户和笔记的冷启动问题，小红书采用试错方法，并关注高质量评论，同时利用多模态预训练和种子人群扩散等策略，有效提升了冷启动内容的曝光。 #冷启动 #多模态 #UGC
- 🎯 多目标优化：小红书推荐系统采用多目标融合算法，通过自动参数搜索系统，在多个优化目标之间找到帕累托最优解，并解决了数据不平衡问题。 #多目标优化 #帕累托最优 #AutoML
- ⚖️ 多样性：小红书通过因果推断方法，解决沉浸流中头部内容过曝和长尾内容欠曝的问题，并利用DPP算法和人群召回策略，提升推荐内容的多样性。 #多样性 #因果推断 #用户体验
- 📈 用户增长：针对用户增长和人群破圈问题，小红书采用分开建模的方式，解决数据集偏差问题，并利用可追踪的信号建模，提升用户次日回访率。 #用户增长 #人群破圈 #数据偏差
- 🤖 大模型应用：小红书探索了将大模型融入推荐系统的两种路径，并认为在传统推荐流程中融入大模型信息是更具前景的方式，同时也在探索利用大模型进行对话式推荐。 #大模型 #推荐系统 #智能化