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STEPS
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抖音部署代理式推送系统以提升用户参与度
研究人员开发了STEPS,一个新颖的自触发端到端代理式推送推荐系统,该系统已全面部署在拥有超过10亿用户的抖音平台上。该系统通过将问题重新构建为自触发的代理式过程,解决了传统推送通知策略的局限性。STEPS利用两个基于决策变换器的代理,动态决定何时发送通知以及何时安排下一次调用,旨在平衡实时有效性和效率。在线A/B测试表明,STEPS将用户活跃天数提高了0.2843%,并将推送权限禁用率降低了1.9089%,同时一个过滤代理将计算开销…
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STEPS方法通过流形误差传播改进时间序列预测
研究人员开发了STEPS,一种用于时间序列预测中测试时适应的新颖方法,该方法解决了噪声数据和有限观测值等挑战。STEPS将适应问题建模为时间流形上的边界值问题,利用观测数据作为边界条件来传播误差校正。该方法在六个基准测试中平均相对均方误差降低了26.82%,显著优于现有基线12%以上。该方法在稀疏和污染数据前缀的测试中也表现出鲁棒性。