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AntM$^{2}$C: 多方案多模态 CTR 预测的大规模数据集
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内容提要
本研究提出了一种增量学习框架，用于CTR预测，并在Taboola推荐服务中展示了其有效性。方法通过暖启动和微调，快速捕捉新兴趋势并保留过去知识。增量学习框架实现了更快的训练和部署周期，证明了RPM增长和CTR增加。
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关键要点
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本研究提出了一种增量学习框架，用于CTR预测。
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该框架在Taboola推荐服务中展示了有效性。
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通过暖启动和微调，快速捕捉新兴趋势。
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采用教师-学生范式保留过去知识。
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增量学习框架实现了12倍的训练和部署周期加速。
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在多个流量段上证明了RPM增长和CTR显著增加。
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