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快手短视频推荐中的因果推断实践
导读 本文将分享因果推断技术在快手短视频推荐中的应用。
主要包括以下几大部分:1. 快手单列短视频推荐场景
2. 因果推断技术与模型表示
3. 观看时长预估与因果推断技术
4. 未来展望
5. 问答环节
分享嘉宾|林肖博士 快手科技 高级算法专家
编辑整理|王振甲
内容校对|李瑶
出品社区|DataFun
1. 关于快手
2. 快手单列短视频推荐场景
因果推断技术与模型表示
1. 背景
2. 相关工作
3. 总结
观看时长预估与因果推断技术
1. 观看时长重要性
2. D2Q
未来展望
问答环节
分享嘉宾
INTRODUCTION
林肖博士
快手科技
高级算法专家
林肖本科就读于清华大学自动化系,后于清华大学交叉信息研究院取得博士学位。毕业后林肖加入阿里巴巴搜索推荐事业部从事首页信息流推荐相关工作,在多目标排序、排序模型设计优化、召回模型优化、推荐机制等多个方向取得了显著的业务效果。在加入快手后,林肖主要从事快手主站精选页推荐重排模型以及 ltr 迭代优化等工作,也取得了多项显著的业务收益。
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