TWIN V2: 快手增强点击率预测的大规模超长用户行为序列建模
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。对大规模推荐系统中长期用户兴趣建模的意义正在逐渐引起研究人员和从业者的关注。在这篇论文中，我们介绍了 TWIN-V2，它是 TWIN 的改进版，通过分而治之的方法来压缩用户行为序列并揭示更准确和多样化的用户兴趣。通过在离线阶段对具有相似行为特征的项目进行分层聚类，我们可以将行为序列压缩到可在在线 GSU...
TWIN-V2是TWIN的改进版，通过分而治之的方法压缩用户行为序列，揭示准确和多样化的用户兴趣。它使用分层聚类将行为序列压缩到适合在线检索的长度。TWIN-V2在一个亿级别的工业数据集上进行了实验和测试，并成功部署在快手的主要流量上。
