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KuaiRand
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ChronicleRec 框架压缩用户行为以改进推荐系统
研究人员开发了 ChronicleRec，一个用于预训练和迁移用户行为模型的新颖框架。该方法将超长历史行为序列压缩成按时间顺序排列的“Chronicle Tokens”，保留近期行为并简化远期历史。该框架使用因果编码器和多视界设计来学习互补的长期兴趣，并从旧历史中重建近期行为。在 KuaiRand 和 Tencent AdLive 数据集上的实验表明，ChronicleRec 的性能优于现有基线，并且为期七天的在线 A/B 测试证实了…
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新框架通过校准不确定性改进广告竞价
一篇新的研究论文介绍了一个决策校准一致性框架，旨在改进流媒体广告中的竞价决策。该框架通过根据预测误差对可部署策略的影响来衡量预测误差，从而解决了未来库存、需求和用户体验方面的不确定性。与传统方法相比，所提出的方法显著减小了不确定性半径，从而制定了更自信、不那么保守的竞价策略。
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新框架助力解决未知干扰下的在线实验设计
一项新的研究论文介绍了一个在干扰机制未知的情况下选择在线实验设计的框架。该方法称为鲁棒设计选择，根据最坏情况规划风险评估了六种不同的设计，并考虑了偏差、方差、成本和估计量不匹配等因素。该论文提供了理论保证，并在公共数据集上展示了其应用，根据 Criteo 广告、Open Bandit 和 KuaiRand 的各自风险推荐了具体设计。