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Kelly Zhang
Kelly Zhang
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表格基础模型通过分类适应生存分析
研究人员开发了一个新颖的基于分类的框架，使表格基础模型（TFMs）能够执行生存分析。该方法将事件发生时间结果重新构建为一系列二元分类问题，通过将删失观测值视为特定时间点的缺失标签来有效处理右删失。该方法直接建模累积失效概率，比累积每箱误差的传统方法更具鲁棒性。在48个真实世界数据集上的评估表明，使用此公式的现成TFMs在多个生存指标上的平均表现优于现有的经典和深度学习基线。
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新的 bandit 算法优化推荐系统以实现长期用户满意度
研究人员开发了一种新颖的方法来优化推荐系统以实现长期用户满意度，解决了延迟奖励的挑战。他们的方法结合了短期代理结果和延迟奖励，并使用贝叶斯滤波器来创建预测模型。该模型随后为 bandit 算法提供信息，该算法旨在快速识别能够带来长期用户参与的内容。在一项大规模播客推荐系统上的 A/B 测试表明，这种方法在仅依赖短期代理或延迟奖励的方法方面表现出色。