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内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

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多目标融合的推荐模型：提升精排效果的秘诀在推荐系统中，多目标建模是一个重要的策略，它主要包含三个关键部分：特征选取、目标选择和目标权重融合。下面我们来详细探讨一下这些方面。特征选取：从多个维度提取关键信息 𐟔 特征选取是推荐系统的基石，它可以从用户、内容和场景等多个维度提取出有用的信息。具体来说：用户特征：静态特征：如用户ID、性别、年龄、学历、城市、收入水平等。统计特征：如CTR（点击率）、完播率、点赞率、收藏率等。 lastN：用户最近交互的内容序列，包括点击、点赞、收藏等。内容特征：静态特征：如内容ID、作者、标题、标签、类目、视频embedding等。统计特征：同样包括CTR、完播率、点赞率、收藏率等。场景特征：如时间、地点、设备、业务场景等。小提示：选取有区分度的特征对模型收益很大，策略产品可以通过用户行为识别分析出有增益的用户特征。多目标建模：避免单一目标的局限性 𐟎多目标建模的目的是避免单一目标带来的问题，如早期CTR最大化目标中标题党和猎奇封面骗取推荐系统点击率。具体来说：预估方式：主流的预估方式还是pointwise，基于单个内容的目标预估。目前pairwise和listwise的应用场景较少。多目标建模：以CTR、完播率、播放时长、点赞率、收藏率、转发率、评论率等多目标建模，这样可以避免单一目标带来的badcase。框架选择：常用的深度学习框架有DNN、MMOE和ESMM等。目标融合：基于神经网络输出各目标分数加权融合目标融合的目的是根据不同的目标设定不同的权重，并根据业务目标进行调整。具体方式有两种：简单加权：如Qfinal=0.5⋅CTR+0.3⋅CVR+0.2⋅点赞率。连乘结合幂函数：如Qfinal=pow(ctr,0.5)⋅(CVR⋅0.3)⋅(点赞率0.2），其中pow为幂函数。进化策略：通过进化策略（Evolution Strategies）训练模型得到排序融合的权重参数，找出多目标之间权重分配的最优解。如CMA-ES算法，最终实现的效果可达到时长偏好型用户，时长权重更高，点击偏好用户，排序时CTR权重就高些。基于排序模型的小技巧 𐟒ኦ–𐧔覈𗦗 行为时，可通过强化CTR目标的权重提升场景使用率。完播率考虑到不同物理时长的内容差异较大，需要对完播率目标分数做物理时长归一化处理，这样才公平。通过这些技巧，我们可以更好地平衡多个目标，提升推荐系统的效果。下一期，我们将为大家分享推荐系统中的bias和解决方案，敬请期待！

多目标鲸鱼优化算法多目标优化问题在工程、经济、生态学等多个领域有着广泛的应用。近年来，研究人员提出了多种新的多目标优化算法，其中一些是基于经典算法框架，如遗传算法、粒子群优化算法等，而另一些则是全新的方法。以下是部分创新算法的介绍： 𐟌 多目标进化算法（MOEA/D）：MOEA/D是一种有效的多目标优化算法，通过将目标问题分解成一系列子问题来解决。它在保持解的多样性和收敛性方面表现出色。 𐟔„ 基于分解的多目标优化算法（MOEA/DD）：MOEA/DD结合了分解方法和多目标优化的优势，通过动态调整权重向量来保持种群的多样性，并提高收敛速度。 𐟕Š️ 多目标粒子群优化算法（MOPSO）：MOPSO是粒子群优化算法在多目标优化领域的扩展，通过引入外部存档来保存找到的非支配解，并使用这些解来引导粒子的搜索。 𐟌Ÿ 基于参考点的多目标优化算法（MO-RAGE）：MO-RAGE算法使用一组参考点来引导搜索过程，并保持解集的多样性。这种方法特别适用于具有大量目标的优化问题。 𐟔„ 多目标差分进化算法（MOEA/D-DE）：MOEA/D-DE是将差分进化（DE）与MOEA/D相结合的一种算法，利用了DE强大的全局搜索能力，并通过MOEA/D的框架提高了解的分布性。 𐟌 基于自适应权重调整的多目标优化算法（AWA-MOEA）：AWA-MOEA算法通过自适应地调整权重向量，以保持种群中解的多样性和收敛性。 𐟔„ 基于聚类分析的多目标优化算法（MOEA/C）：MOEA/C使用聚类技术来管理种群，并通过聚类中心来引导搜索，这种方法在处理大规模多目标优化问题时表现出色。 𐟌 多目标优化的人工免疫算法（MOAI）：MOAI算法利用人工免疫系统的多样性维持机制来解决多目标优化问题。 𐟔„ 多目标优化的协同进化算法（MO-CMA-ES）：MO-CMA-ES是基于协方差矩阵自适应进化策略的多目标优化算法，通过自适应调整搜索策略来提高优化性能。这些创新算法为多目标优化问题提供了新的解决方案，值得收藏和研究！

目前可以肯定的是微博是6强最菜的，RW又和LGD打满了，又和狼队打满了，看不懂。 RW换了辅助后没和ES打过