Airbnb的研究人员开发了SIFT（Search Intent-to-Filter Transformer），这是一种新颖的基于Transformer的模型，旨在增强双边市场中的个性化筛选排名。SIFT直接从行为序列中学习用户偏好，用统一的用户表示取代了传统的手动特征工程，该表示支持多种预测任务。这种方法显著提高了预订转化率和筛选参与度，离线指标显示，与之前的基线相比，预订PR-AUC提高了+51.9%，便利设施参与度PR-AUC提高了+62.8%。在生产环境中，SIFT已将推荐筛选器的参与度提高了+20.0%，并已成功扩展到新的筛选器类型，包括一个酒店意图筛选器，该筛选器将未取消的酒店预订量提高了+3.8%。 AI
影响 增强电子商务平台的个性化，可能提高转化率和用户体验。
排序理由 详细介绍新模型及其性能指标的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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