EMER 可以更智能地对短视频内容进行排名。 它是一个端到端的多目标集成排名框架，用学习的个性化替代了手动启发式方法。它设计了一种新的损失函数以应对模糊监督，使用基于变换器的架构来建模候选关系，并确保评估中的离线-在线一致性。 在快手（数亿用户）部署后，EMER 将应用停留时间提高了 1.39%，7 天用户生命周期提高了 0.196%——这是工业规模推荐系统的一次重大飞跃。 用于视频推荐的端到端多目标集成排名框架 论文： 我们的报告：