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多任务相关性强的游戏推荐

多任务相关性强的游戏推荐

在游戏领域，多任务相关性强的游戏指的是那些游戏中的任务和角色之间存在紧密的联系，玩家需要在游戏中扮演不同的角色，完成各种任务，以达到游戏的目标。以下是几款多任务相关性强的游戏推荐：

  1. 《守望先锋》（Overwatch）

《守望先锋》是一款团队合作的多人在线第一人称射击游戏。在这款游戏中，玩家可以扮演不同的角色，每个角色都有自己独特的技能和属性，需要玩家灵活运用和组合，以达到团队的目标。游戏中的任务也非常丰富，包括推进球、护送货物、执行突袭等等，每个任务都与其他任务息息相关，玩家需要灵活应对和协调。

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  1. 《星际争霸2》（StarCraft 2）

《星际争霸2》是一款策略类游戏，玩家需要在游戏中扮演不同的星际种族，通过建造基地、培养士兵、研究科技、扩张领土等方式，完成游戏中的任务和目标。在这款游戏中，玩家需要灵活运用不同种族的特点和优势，与其他玩家进行合作或对抗，完成各种任务和挑战。

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  1. 《英雄联盟》（League of Legends）

《英雄联盟》是一款多人在线战斗竞技游戏，玩家需要在游戏中扮演不同的英雄角色，与其他玩家组成一个五人队伍，共同对抗敌方队伍。在这款游戏中，玩家需要灵活运用自己的英雄技能和属性，与队友协作，完成各种任务和挑战。

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总结

以上是三款多任务相关性强的游戏推荐，这些游戏都需要玩家灵活运用不同角色和技能，与其他玩家协作，完成各种任务和挑战。腾讯云游戏加速器是一款适用于多人在线游戏的云服务产品，可以提高游戏的稳定性和流畅性，提升玩家的游戏体验。

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    来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟多任务学习已广泛应用于现实世界的推荐者。 多任务学习已广泛应用于现实世界的推荐者，以预测不同类型的用户反馈。...之前的大多数工作都集中在为底层设计网络架构，作为一种共享输入特征表示知识的手段。然而，由于它们采用特定于任务的二进制标签作为训练的监督信号，关于如何准确地对物品进行排序的知识并没有在任务之间完全共享。...本文旨在增强多任务个性化推荐优化目标的知识迁移。我们提出了一个跨任务知识蒸馏(Cross-Task Knowledge精馏)的推荐框架，该框架由三个步骤组成。...1) 任务增强: 引入具有四元损失函数的辅助任务来捕获跨任务的细粒度排序信息，通过保留跨任务一致性知识来避免任务冲突; 2) 知识蒸馏: 我们设计了一种基于增强任务的知识蒸馏方法来共享排序知识，其中任务预测与校准过程相结合...在公共数据集和我们的生产数据集上进行了综合实验，验证了CrossDistil的有效性和关键组件的必要性。 https://arxiv.org/abs/2202.09852

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    解密游戏推荐系统的建设之路

    游戏推荐系统从设计之初就作为游戏分发的平台，向公司内所有主要流量入口（游戏中心、应用商店、浏览器、jovi等）分发游戏，系统通过各种推荐算法及推荐策略，为用户推荐下载付费意愿较高且兼顾商业价值的游戏，从而为公司带来收入...发展至今天，该系统还具备类游戏内容与素材的推荐功能。 二、游戏推荐的初期模型 游戏推荐的目的是推出用户想要且兼顾商业价值的游戏，以此来提高业务的收入指标。...目前游戏推荐覆盖的场景有分类、专题、榜单、首页、搜索等；包含的策略类型有干预、打散、资源配比、保量；支持的推荐类型更是丰富：联运游戏、小游戏、内容素材、推荐理由。...但是在1 到 2 的过程中， 我们游戏推荐不仅仅推荐游戏，也推荐内容和素材；同时在策略调用上也更加灵活，不同场景其调用的策略是不同的，执行顺序也是不同的；更重要的是加入了很多用户个性化业务与动态规则，这些都使得现有业务代码急剧膨胀...对于负向调控，动态调参能对品质和要求不达标的游戏，通过减少曝光的方式进行打压，提升用户体验。 五、展望之智能化建设 经过多年的探索实践，游戏推荐系统成就了一套完整的推荐体系。

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    RS Meet DL(69)-youtube视频推荐中的多任务排序模型

    Mixture-of-Experts (MMoE)，而本文介绍的youtube视频推荐模型，就用到了这种多任务学习的框架。...1、背景 视频推荐的任务可以描述为根据用户当前所观看的视频，来预测用户下一个可能观看的视频。传统的推荐系统往往是两阶段的设计模式，即召回和精排阶段。本文主要介绍精排阶段的模型。...而在应用阶段，把每一个候选视频输入到多任务学习模型中，来得到各个子任务的输出结果，通过加权的方式来输出一个综合的推荐评分，从而进行排序。而不同网络结果的权重，通过人工调节来实现。...2.4 多任务模型 这里多任务模型借鉴了本系列上一篇中所提到的Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE)模型，RS Meet DL(68)-建模多任务学习中任务相关性的模型...，在Youtube中，不同位置的点击率差别很大： 不同位置的点击率差异主要来自于推荐结果相关性以及位置偏置。

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    推荐系统遇上深度学习(三十七)--基于多任务学习的可解释性推荐系统

    id=3240365 本文提出了一种通过结合概率矩阵分解PMF和对抗式Seq2Seq模型的多任务学习框架，可以通过矩阵分解模型得到用户对物品的评分，通过Seq2Seq模型可以生成用户对于物品的评论，在提升推荐预测准确性的同时...，能够在一定程度上解决推荐系统中难以提供可解释性推荐结果的难题。...MT 为本论文所提出的的多任务学习的推荐算法模型，由实验结果所示，该算法模型的 MSE 的结果最多个数据集的结果中都表现最优。...6、总结 论文尝试用生成评论的方式解决推荐算法的解释合理性难题，并将预测评分率的效果达到了 state-of-the-art。评论生成的方式作为推荐解释的方式虽然存在争议，但不失为一条路径。...论文中涵盖了多种前沿领域的研究热点，包括对抗式网络、AutoEncoder、强化学习、多任务学习等等，是值得一看的优质应用论文。

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    综述 | 推荐系统多任务学习的实战总结和常见问题（一）

    multitask)的工业实践和遇到的常见问题，欢迎更多同学讨论和指正，同时也宣传一波我们组在推荐方向的工作成果——大规模推荐算法库PaddleRec（github.com/PaddlePaddle），...一般优化多于一个的目标函数的任务都可以称为多任务（multi-task）【1】。 本文的多任务学习特指工业界推荐系统领域(搜广推)中深度学习相关的多任务学习。 二....Why multitask 多任务算法的应用场景还是很广泛的，只要是推荐技术涉及的业务，比如搜索、广告还是推荐都有需求，另外无论是成熟的大规模推荐系统还是处于上升期的初创场景对于多个目标的联合训练一般都有强需求...（1）多任务场景下，多个任务（相关性较强）会从不同的角度学习特征，增强模型泛化能力来提升收益，最常见的就是通过增加优化目标，比如在信息流推荐领域中的点击，时长，评论，点赞等多个维度，比如在电商领域的点击和转化...这个一般是架构同学的强需求，毕竟线上资源还是非常贵的。 （7）减少多模型的维护成本。

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    基于多任务学习的异质信息网络推荐 | 论文解读（上）

    针对上述问题，这篇文章提出了一种基于 HIN 的多任务学习推荐框架（简称 MTRec）。文章的贡献总结如下： 设计了一个主要依靠注意力机制的基于元路径的推荐模型。...基于翻译的三向建模不仅提高了推荐的性能，而且提高了推荐的可解释性。 首次将多任务学习引入到基于 HIN 的推荐系统中。...），而且还通过多任务的特征共享和联合优化提高了推荐任务的性能。...多任务学习有助于模型将重点放在最基本的特征上，因为辅助任务将为这些特征的相关性或无关性提供额外的证据。 多任务学习增强了 MTRec 的泛化能力，因为它使模型偏向于选择主任务和辅助任务都喜欢的特征。...辅助任务：HIN的链路预测 基于HIN的推荐的多任务学习 实验 请关注下期推送。

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    大脑功能网络的活动是时变认知和行为的基础。研究证实，静息功能磁共振成像中的时变相关性（即功能连通性）可以预测行为特征、精神疾病和神经系统疾病。...本文提出的方法假设fMRI数据是由一个多元正态分布过程产生的，具有时变均值和协方差。为了分别建模时变方差和相关性，本文将协方差划分为每个大脑区域的一个NxN对角线标准差矩阵和一个NxN相关矩阵。...其中，相关矩阵捕获了大脑区域之间的瞬时相关性，并称为瞬时FC。研究过程中，MAGE将均值和方差的动态联系在一起，并假设相关性是独立波动的。...3 研究结果 MAGE可以推断出FC中的动态，不同于大脑活动中的动态 研究比较了多动态方法(MAGE)和单动态方法(SAGE)的性能。如下图所示，本文绘制了相关性和均值的状态时间过程的预测精度。...图6：[UKB数据] MAGE评估的FC和平均活动空间图在不同的非重叠被试集是可重复的。[A] 显示了6次重复中状态特异性FCs之间的平均相关性。

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    AAAI22「腾讯」多任务推荐系统中的跨任务知识蒸馏

    导读 hard label：知识蒸馏中的数据原有真实标签，本文直译为硬标签 soft label：知识蒸馏中教师模型输出的软标签 多任务学习被广泛应用于推荐系统，先前的工作专注于设计底部层的结构来共享输入数据的信息...本文旨在增强多任务个性化推荐优化目标的知识迁移。本文提出了一个跨任务知识蒸馏（CrossDistil）框架，它由三个过程组成。...方法 image.png 2.1 任务增强 本文专注于多任务学习来预测不同的用户反馈（例如点击、喜欢、购买、浏览）。...\right) \end{aligned} 增强任务的计算图在图 2 中以蓝色和红色突出显示。这些增强的基于排名的任务与 MTL 框架中的原始的任务堆叠并联合训练。...2.2 校准的知识蒸馏 为了解决主流 MTL 框架的局限性，本节通过跨任务的知识蒸馏在优化目标级别上传递细粒度的排序知识。

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