Multi-Treatment Multi-Task Uplift Modeling for Enhancing User Growth
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wei, Yuxiang, Qiu, Zhaoxin, Li, Yingjie, Sun, Yuke, Li, Xiaoling |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Entire Chain Uplift Modeling with Context-Enhanced Learning for Intelligent Marketing
di: Huang, Yinqiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Yinqiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Uplift Modeling with Large-Scale Contexts for Real-time Marketing
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2025)
AutoTask: Task Aware Multi-Faceted Single Model for Multi-Task Ads Relevance
di: Guo, Shouchang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Shouchang, et al.
Pubblicazione: (2024)
MBD: A Model-Based Debiasing Framework Across User, Content, and Model Dimensions
di: Li, Yuantong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yuantong, et al.
Pubblicazione: (2026)
LLaTTE: Scaling Laws for Multi-Stage Sequence Modeling in Large-Scale Ads Recommendation
di: Xiong, Lee, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiong, Lee, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-Faceted Large Embedding Tables for Pinterest Ads Ranking
di: Su, Runze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Runze, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Modality Transformer for E-Commerce: Inferring User Purchase Intention to Bridge the Query-Product Gap
di: Mallapragada, Srivatsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mallapragada, Srivatsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Async Learned User Embeddings for Ads Delivery Optimization
di: Tang, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Recommendation with Denoising Auxiliary Task
di: Liu, Pengsheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Pengsheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint Group Profiling and Recommendation via Deep Neural Network-based Multi-Task Learning
di: Le, Ngoc Luyen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Ngoc Luyen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Personalized Recipe Recommendation Through Multi-Class Classification
di: Neelam, Harish, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neelam, Harish, et al.
Pubblicazione: (2024)
Knowledge-Enhanced Recommendation with User-Centric Subgraph Network
di: Liu, Guangyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Guangyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Goal-Conditioned Supervised Learning for Multi-Objective Recommendation
di: Li, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Separating and Learning Latent Confounders to Enhancing User Preferences Modeling
di: Xu, Hangtong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Hangtong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learned Ranking Function: From Short-term Behavior Predictions to Long-term User Satisfaction
di: Wu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Click-Through Rate Prediction Method Based on Cross-Importance of Multi-Order Features
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Unified User Quantized Tokenizers for User Representation
di: He, Chuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Chuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
UxSID: Semantic-Aware User Interests Modeling for Ultra-Long Sequence
di: Zhang, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Privacy Preserving Inference of Personalized Content for Out of Matrix Users
di: Sun, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
CoActionGraphRec: Sequential Multi-Interest Recommendations Using Co-Action Graphs
di: Sun, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequential Recommendation via Adaptive Robust Attention with Multi-dimensional Embeddings
di: Pang, Linsey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pang, Linsey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Modeling User Behavior from Adaptive Surveys with Supplemental Context
di: Shukla, Aman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shukla, Aman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Save, Revisit, Retain: A Scalable Framework for Enhancing User Retention in Large-Scale Recommender Systems
di: Jiang, Weijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Weijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
FinSage: A Multi-aspect RAG System for Financial Filings Question Answering
di: Wang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Cross-Market Recommendation System with Graph Isomorphism Networks: A Novel Approach to Personalized User Experience
di: Öztürk, Sümeyye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Öztürk, Sümeyye, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Parameter Update Balancing Algorithm for Multi-task Ranking Models in Recommendation Systems
di: Yuan, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Turn Multi-Modal Question Clarification for Enhanced Conversational Understanding
di: Ramezan, Kimia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ramezan, Kimia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging User Dynamics: Transforming Sequential Recommendations with Schrödinger Bridge and Diffusion Models
di: Xie, Wenjia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Wenjia, et al.
Pubblicazione: (2024)
CADC: Encoding User-Item Interactions for Compressing Recommendation Model Training Data
di: Zarch, Hossein Entezari, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zarch, Hossein Entezari, et al.
Pubblicazione: (2024)
GReF: A Unified Generative Framework for Efficient Reranking via Ordered Multi-token Prediction
di: Lin, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simpson's Paradox in Behavioral Curves: How Aggregation Distorts Parametric Models of User Dynamics
di: Zhou, Chao
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Chao
Pubblicazione: (2026)
Modeling User Exploration Saturation: When Recommender Systems Should Stop Pushing Novelty
di: Ayiku, Enock O., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ayiku, Enock O., et al.
Pubblicazione: (2026)
Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval
di: Paischer, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Paischer, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Modality Collaborative Learning for Sentiment Analysis
di: Wang, Shanmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shanmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unifying Ranking and Generation in Query Auto-Completion via Retrieval-Augmented Generation and Multi-Objective Alignment
di: Yuan, Kai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yuan, Kai, et al.
Pubblicazione: (2026)
OmniSearchSage: Multi-Task Multi-Entity Embeddings for Pinterest Search
di: Agarwal, Prabhat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Agarwal, Prabhat, et al.
Pubblicazione: (2024)
MultiMind at SemEval-2025 Task 7: Crosslingual Fact-Checked Claim Retrieval via Multi-Source Alignment
di: Abootorabi, Mohammad Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abootorabi, Mohammad Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Item-Query Attention for Stable Sequential Recommendation
di: Xu, Mingshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Mingshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Interpretable Alternative to Neural Representation Learning for Rating Prediction -- Transparent Latent Class Modeling of User Reviews
di: Serra, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Serra, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pareto Front Approximation for Multi-Objective Session-Based Recommender Systems
di: Wilm, Timo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wilm, Timo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Entire Chain Uplift Modeling with Context-Enhanced Learning for Intelligent Marketing
di: Huang, Yinqiu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Robust Uplift Modeling with Large-Scale Contexts for Real-time Marketing
di: Sun, Zexu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
AutoTask: Task Aware Multi-Faceted Single Model for Multi-Task Ads Relevance
di: Guo, Shouchang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MBD: A Model-Based Debiasing Framework Across User, Content, and Model Dimensions
di: Li, Yuantong, et al.
Pubblicazione: (2026) -
LLaTTE: Scaling Laws for Multi-Stage Sequence Modeling in Large-Scale Ads Recommendation
di: Xiong, Lee, et al.
Pubblicazione: (2026)