钛媒体App 4月21日消息，4月3日至7日，第39届IEEE数据工程国际会议(ICDE 2023)在美国加利福尼亚召开，由Lazada推荐算法技术团队和北京大学联合研究提交的论文被顶会收录。该文重点介绍了针对少行为低活用户的实战解决方案——基于用户行为稀疏性的点击率预估模型HIM。据介绍该预估模型可通过丰富用户兴趣提取的颗粒度，并利用负反馈行为（比如对于点击率预估任务，正反馈行为是用户的点击行为，负反馈行为是用户看了没点的行为）进行正负反馈对比学习和用户兴趣聚类，来缓解用户正反馈信号带噪声和稀疏的问题。