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Pinterest论文介绍用于长期用户参与度的模型无关奖励
研究人员开发了一个新的框架，用于优化大规模推荐系统中的长期用户参与度。这种模型无关的方法识别预测未来留存的会话级行为，并从观察到的用户操作中导出多个奖励信号。该框架已成功部署到Pinterest的各种表面，包括Homefeed、Related Pins、Search和Notifications，在参与度和留存率指标方面均显示出持续的改进。
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新研究以统一框架应对大规模检索挑战
两篇新研究论文解决了大规模检索系统中的挑战，重点是提高效率和准确性。第一篇论文 MESH 提出了一种用于异构内容检索的统一框架，该框架增强了新鲜项目的扩展行为并提高了系统吞吐量。第二篇论文介绍了一个用于 Walmart 使用的基于嵌入的检索管道，该管道结合了混合硬负例挖掘和遗留感知蒸馏，以稳定和改进检索性能。