闲鱼孤品推荐模型探索

6月22日，邀请您参加DataFunSummit2024: 推荐系统架构峰会 ，共同探讨大模型时代，推荐系统的前沿技术与最 新落地经验，其中来自 阿里闲鱼的推荐算法专家周佳良 ，将分享 《基于闲鱼特色的C2C孤品推荐模型探索》， 感兴趣的小伙伴 欢迎 识别二维码免费报名 ，收看直播：

周佳良 阿里闲鱼 推荐算法专家

个人介绍： 本科毕业于北京航空航天大学电子信息工程学院，硕士毕业于浙江大学信电学院。曾就职于拼多多推荐算法组做Rank方向，目前在阿里巴巴闲鱼推荐算法部门，负责精排模型、重排和流量机制等，阿里在职期间和同事共同一作在WWW2024(CCFA)发表一篇关于C2C推荐的工作并作为Oral Paper：MetaSplit: Meta-Split Network for Limited-Stock Product Recommendation。

演讲题目：基于闲鱼特色的C2C孤品推荐模型探索

演讲提纲：闲鱼团队提出了一种名为MetaSplit的网络，用于解决C2C平台中浅库存商品（孤品）的推荐问题。传统推荐模型在处理这类商品时因交互数据稀疏而困难，MetaSplit通过序列拆分、元学习网络和辅助Loss提升模型对孤品Emb的建模能力，并在商品下架后仍能够保持更新。此外，还探讨了用户、商品近邻扩展方法，通过图像和文本相似性提高孤品建模准确性。「MetaSplit」+「近邻扩展」方案已在闲鱼首猜取得显著收益并推全，尤其对新品和浅库存商品的提升更加显著。关于孤品序列建模的工作已被WWW24接收并作为Oral Paper：MetaSplit: Meta-Split Network for Limited-Stock Product Recommendation，arxiv地址：