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1.利用机器学习技术,改进系统推荐.推送系统,提升用户体验;2.分析基础数据,挖掘用户兴趣,增强推荐.广告系统的预测能力3.分析用户行为,挖掘流量潜在商业价值,提升流量转化率和变现能力;
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1,召回模型优化。应用业界最新模型,优化模型结构,发掘优质正负样本,从而提高模型离线指标,例如相关性、多兴趣、覆盖率等。2,排序模型优化。应用业界最新模型,优化模型结构,提高数据质量,提高排序指标,例如auc、NDCG等。3,自监督学习应用。将对比学习等自监督学习方法,应用到召回和排序模型,缓解数据稀疏问题,学习更好的物品向量表示。4,GAN应用。使用对抗学习等方法,发掘优质hard负样本,更高效的利用样本,提高用户和物品向量质量。