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2024北京站
基于生成流网络的用户留存建模
ModelingUserRetentionthroughGenerativeFlowNetworks
“大模型”与“大数据”两者犹如车之双轮，合力驱动数据价值和企业价值的增长。大数据和大模型，作为双核驱动力，正在引领我们迈向更加智能、高效和便捷的时代。
ZiruLiu（刘子儒）†ShuchangLiu†BinYangZhenghaiXue
CityUniversityofHongKongKuaishouTechnologyKuaishouTechnologyNanyangTechnologyUniversity
QingpengCai*XiangyuZhao*ZijianZhang
KuaishouTechnologyCityUniversityofHongKongCityUniversityofHongKong
LantaoHuPengJiang*HanLi
KuaishouTechnologyKuaishouTechnologyKuaishouTechnology
byShuchang,Jul2024
背景和动机
传统推荐系统长期价值优化：
•⽤户与系统的多次交互àMarkovDecisionProcess(MDP)
“大模型”与“大数据”两者犹如车之双轮，合力驱动数据价值和企业价值的增长。大数据和大模型，作为双核驱动力，正在引领我们迈向更加智能、高效和便捷的时代。
Recommender
System
Open/ReturnVideoImmediateLeaveOpen/Return
APPRequestAPPAPP
ListResponse
requestt
Usersessionireturntimesessioni+1
背景和动机
传统推荐系统长期价值优化：
•⽤户与系统的多次交互àMarkovDecisionProcess(MDP)
•⽤户的交互历史和当前的推荐请求à⽤户状态（i.
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