基于模型的多智能体短视频推荐系统 已经为数亿用户提供服务

该论文介绍了一个先进的短视频推荐系统,通过使用多个智能体同时工作,每个智能体关注不同的用户偏好,如观看时间、点赞、评论等,共同协作以优化整个会话的用户体验。

在这种推荐系统中,多智能体的设置允许在不同的偏好和目标之间进行协调和优化。每个智能体可以负责不同类型的用户互动(如观看时间、点赞、评论等),并通过基于模型的方法预测和优化这些互动。为用户提供更精准、个性化的内容推荐,从而提高用户满意度和平台的整体性能。

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