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    SIGIR 2022 | 当多层级遇到多兴趣:快手联合武汉大学提出用于序列推荐的多粒度神经模型

    机器之心专栏 机器之心编辑部 来自快手和武汉大学的研究者通过结合多兴趣学习和多层级图卷积聚合提出了一种多粒度神经模型,显著增强了精确学习用户复杂行为的能力,对用户不同层级下多种兴趣的细粒度建模为序列推荐领域的前沿研究拓宽了方向。该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化,短视频分享平台(如快手、抖音)逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。不断突破记录的 DAU 一方面伴随着巨大的商业价值,另一方面也给千人千面的推荐算法带来巨大的挑战。 在快手单列的流式推

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