研究人员开发了DUET，一个使用双Transformer编码器的新框架，用于改进推荐系统中站外转化率的预测。该方法为不同的用户行为数据流定制了特定的Transformer架构：一个用于密集点击信号，另一个用于稀疏、延迟的转化信号。然后，该框架的互补嵌入被组合用于下游排序，在归一化熵方面最多可降低0.38%，并在A/B测试中带来转化预测精度的持续改进。 AI
影响 引入了专门的双Transformer架构，以提高推荐系统中的预测精度。
排序理由 这是一篇详细介绍特定机器学习任务新技术框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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