מושגי ליבה
Effektive Wissensübertragung für Multi-Entity Empfehlungen durch Zwei-Stufen-Modell.
תקציר
Das Paper untersucht die Herausforderungen der Multi-Entity Empfehlungen und präsentiert das MKT-Framework, das eine effektive Wissensübertragung ermöglicht. Es beinhaltet eine Zwei-Stufen-Modellstruktur mit Heterogeneous Feature Alignment und Polarized Distribution Loss. MKT übertrifft andere State-Of-The-Art Methoden in umfangreichen Experimenten.
סטטיסטיקה
"Insgesamt haben wir 9,3 Milliarden Datensätze für die Quellentität und 3,1 Milliarden Datensätze für die Zieleinheit gesammelt."
"MKT hat die CTR-Metrik um +4,13% und die UER-Metrik um +7,07% erhöht."