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多功能异构交互建模用于冷启动评分预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了基于专家模型的冷启动与热身网络，通过整合两个专家的结果和引入动态知识蒸馏作为教师选择器，帮助专家更好地学习用户表示。在公共数据集上评估中，我们的模型在匹配阶段表现优异，胜过其他模型，并在工业级短视频平台上实现了显著的增加。
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关键要点
- 提出了基于专家模型的冷启动与热身网络。
- 专家模型分别负责冷启动和热身用户建模。
- 门控网络用于整合两个专家的结果。
- 引入动态知识蒸馏作为教师选择器，帮助专家学习用户表示。
- 通过综合的互信息选择与用户行为相关的特征建模用户行为偏差。
- 在公共数据集上评估模型，匹配阶段表现优异，胜过其他模型。
- 模型在工业级短视频平台应用中，实现了显著的停留时间和用户留存率增加。
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