人工智能

抖音:Interest Clock 论文解读

抖音最近发布的 Paper 《Interest Clock: Time Perception in Real-Time Streaming Recommendation System》中,发现用户的偏好是动态的并且随时间波动。例如,在短视频平台中,用户可能会在早上喜欢新闻视频,而在晚上则喜欢娱乐视频。在音乐平台上,用户喜欢早上听DJ,晚上听催眠音乐。因此,使推荐模型能够感知时间信息,为用户提供时间感知的个性化服务,从而显着改善用户体验非常重要。

简单聊聊因果推断

简单聊聊因果推断这个事。 Thoughtworks 曾与一家国际知名药企合作,解决患者用药依从性低(从药物治疗的角度,药物依从性是指患 者对药物治疗方案的执行程度)的问题。 如果仅着眼于患者本身,其不持续用药,也许是忘了,或者动力不足,看似可以简单归因并立刻着手解决。但 当我们打开这个问题,置身于整个系统,会发现影响患者持续用药的因素涉及方方面面。 除患者个人层面,涉及到的利益相关方包含患者、医院、医生、制药机构、医药代理、甚至政府机构。其中影 响因素可能有医生对患者的影响、医疗保险的报销规定、社区医疗资源分布、甚至家人的陪伴等等。多层因素 之间亦互相牵连,相互影响。 最终发现,