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在推荐场景中,往往需要优化多个业务目标.相对于分别单独学习多个业务目标的单模型,多任务的学习方法能够更好的学习到任务之间的关联信息,是的模型更具有泛化能力和拟合效果.除此之外以排序环境的CVR预估还面临样本偏差和样本稀疏的问题,通过序列化建模的多任务学习方法能较好的解决两个问题.本文分布介绍了ESMM、ESM2、MMOE三种不同的多任务模型以及具体的应用方法.