EMER può classificare i contenuti video brevi in modo più intelligente. È un framework di ranking ensemble multi-obiettivo end-to-end che sostituisce le euristiche manuali con una personalizzazione appresa. Progetta una nuova perdita per la supervisione ambigua, utilizza un'architettura basata su transformer per modellare le relazioni tra i candidati e garantisce coerenza offline-online nella valutazione. Implementato su Kuaishou (centinaia di milioni di utenti), EMER ha aumentato il tempo di permanenza nell'app dell'1,39% e la durata dell'utente a 7 giorni dello 0,196%—un grande passo avanti per i sistemi di raccomandazione su scala industriale. Un framework di ranking ensemble multi-obiettivo end-to-end per la raccomandazione video Carta: Il nostro rapporto: