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演讲：排名的基础模型：挑战、成功与经验教训
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原文英文，约6700词，阅读约需25分钟。
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内容提要
Moumita Bhattacharya在Netflix担任机器学习经理，介绍了UniCoRn模型在搜索和推荐中的应用。该模型统一处理这两项任务，降低维护成本，帮助Netflix更好地理解用户偏好，实现个性化推荐，提升用户体验。
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关键要点
- Moumita Bhattacharya是Netflix的机器学习经理，负责基础模型团队。
- UniCoRn模型统一处理搜索和推荐任务，降低维护成本，提升用户体验。
- 搜索和推荐是机器学习的广泛应用，用户和目录不断增长。
- 通常将搜索和推荐任务分为两个阶段：候选集选择和精确排名。
- UniCoRn模型旨在为搜索和推荐任务构建单一模型，减少技术债务。
- 通过统一上下文，UniCoRn模型结合了查询、国家、语言等多种信息。
- UniCoRn模型使用全连接深度神经网络，优化用户参与的可能性。
- 基础模型能够全面学习用户偏好，适用于多种任务。
- UniCoRn模型通过基础模型实现个性化推荐，提升搜索和推荐效果。
- 构建基础模型需要大量计算资源和高效的训练算法。
- 个性化推荐需平衡相关性与个性化，避免过度个性化。
- UniCoRn模型和基础模型的成功依赖于多种基础设施和建模考虑。
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