工业推荐系统中的十大挑战
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2023-10-10 v1 人工智能
摘要
华为的愿景与使命是构建万物互联的智能世界。自 2013 年起，华为诺亚方舟实验室已帮助众多产品构建推荐系统与搜索引擎，以将正确信息送达正确用户。每天，我们的推荐系统为数亿手机用户提供服务，推荐应用、新闻推送、歌曲、视频、书籍、主题和即时服务等不同种类的内容与服务。大数据与多样场景为我们开发先进推荐技术提供了绝佳机遇。此外，我们见证了过去十年推荐模型的技术趋势，从协同过滤、线性模型、低秩模型等浅层简单模型，到神经网络、预训练语言模型等深层复杂模型。基于使命、机遇与技术趋势，我们在推荐系统中也遇到了若干难题。在本次报告中，我们将分享十个重要且有趣的挑战，并希望 RecSys 社区能从中获得启发，构建更好的推荐系统。
引用
@article{arxiv.2310.04804,
title = {Ten Challenges in Industrial Recommender Systems},
author = {Zhenhua Dong and Jieming Zhu and Weiwen Liu and Ruiming Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04804},
year = {2023}
}