【摘 要】
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大数据时代,推荐系统作为解决信息过载问题的工具发挥着越来越重要的作用。对于企业来说,在利用推荐系统对用户进行推荐时,往往同时关注多个指标,例如点击率、加购率、交易率等。构建推荐系统时,面临的挑战之一是如何对多个目标进行建模。近年来,多任务学习已经成为多目标推荐的主流方法之一。在推荐领域,目前存在的大部分多任务学习模型大都使用非序列化的输入特征,但在实际场景中,用户行为通常是序列化的,上述建模方式忽
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大数据时代,推荐系统作为解决信息过载问题的工具发挥着越来越重要的作用。对于企业来说,在利用推荐系统对用户进行推荐时,往往同时关注多个指标,例如点击率、加购率、交易率等。构建推荐系统时,面临的挑战之一是如何对多个目标进行建模。近年来,多任务学习已经成为多目标推荐的主流方法之一。在推荐领域,目前存在的大部分多任务学习模型大都使用非序列化的输入特征,但在实际场景中,用户行为通常是序列化的,上述建模方式忽略了用户前后行为之间的相关性。同时,由于现实世界推荐系统中子任务的相关性十分复杂,常用的多任务学习模型往往会存在负迁移从而导致模型效果出现“跷跷板”的现象,即一项任务的性能通常会通过损害其他一些任务的性能来提高。为了解决上述问题,本文对现有的MMoE算法进行改进,提出一种新的多任务学习模型 PMoE（Product-user interest mixture-of-experts）。该模型在输入层使用LSTM对用户行为序列进行建模,以提取到更深层的用户兴趣。同时,为了削弱“跷跷板”现象的影响,模型显式地分离了任务共享模块和任务私有模块,使其能更好地学习到任务间的相似性以及差异性。此外,针对多任务学习优化部分,本文对现有的动态加权算法进行改进,同时考虑了Loss下降速率和任务难易程度,提出了基于任务训练程度的动态加权算法（K-DWA）。在实证分析部分,本文将PMoE以及K-DWA算法应用在Kaggle公开数据集（Retailrocketrecommender system dataset）上,并与单任务学习模型以及常见的多任务学习模型的效果进行对比。最终实验证明了 PMoE在推荐效果上优于对比的方法,且能有效缓解“跷跷板”现象。同时也验证了 K-DWA算法在训练过程中确实能够加速训练,提升训练效率。
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