多任务学习在转转主搜精排的应用

多任务学习在转转主搜精排的应用

摘要

在搜推系统中，随着场景建模目标越来越丰富，我们越来越多的希望模型可以兼顾多个任务的建模，多任务学习（multi-task learning）逐渐走入了人们的视野，成为了当前精排模型的主流方向之一。在转转的搜索场景中，用户的每个行为背后都有其特定的考虑因素，这也导致了不同行为之间流量效率的差异。下图展示了用户在详情页所看到的信息，其中包括收藏、加购、咨询客服等行为按钮，这些行为为精排模型预测用户的最终决策——是否购买——提供了重要的参考。基于此，我们在建模时需要全面考虑用户的决策链路，以实现最优的模型效果。