当推荐遇到社交：美图的推荐算法设计优化实践( 十 )
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美图推荐排序实践——多目标优化
随着产品优化的深入，单一的模型优化目标已经无法准确刻画产品的迭代方向，为了满足多样化的产品需求，我们开始探索多目标优化。整个多目标优化的路线，大概经历了四个阶段：样本 reweight，多目标模型，多模型，多个多目标模型。下面我将对这四个阶段的工作分别进行介绍。
多目标优化之样本 reweight
样本 reweight 是一种简单轻量的可用于解决多目标问题的做法，它借鉴了 imbalanced data 的典型做法，在保持模型优化的主目标不变的情况下，通过提高次要目标的正样本占比，来模拟多目标的联合概率分布。
我们在美拍和美图秀秀社区上，对增加关注目标进行了尝试。美拍在播放时长略微上涨的情况下，实现了人均关注 10.06% 的提升。美图秀秀社区关注转化率提升了 12.03%，不过点击率也有略微的下降。
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