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自适应神经排序框架：面向级联排序系统的最大化业务目标
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种适应级联排序系统的优化目标的新方法，通过多任务学习框架自适应地结合放松和完整优化目标的优化。实验证明了方法的有效性和泛化性，并且在线实验表明了方法的显著应用价值。
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关键要点
- 级联排序在在线广告和推荐系统中广泛应用于前 k 选择问题。
- 学习排序是优化级联排序系统模型的重要方法。
- 本文提出了一种新颖的适应级联排序系统的优化目标的方法。
- 该方法通过多任务学习框架自适应地结合放松和完整优化目标的优化。
- 引入置换矩阵表示排序度量，使用可微排序技术获得可控逼近误差界限的放松置换矩阵。
- 在深度学习框架内直接且适当地优化放松和完整优化目标。
- 通过提出的代理损失进行优化。
- 实验证明了方法的有效性和泛化性。
- 在线实验表明了方法的显著应用价值。
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