HiNet: Novel Multi-Scenario & Multi-Task Learning with Hierarchical Information Extraction
背景：
美团的多场景多任务（ctr、ctcvr）
解决方案
通过分层来分别学习多场景多任务
方案详情
点评：在底层Embedding时用到了PLE，在多任务专家学习上面也用到了PLE结构，层级学习，底层多场景学习、上层多任务学习，层次分明。
核心的是SEI结构，其实就是MoE
SAN整体上也是个MoE结构，但是gate网络的输入是场景ID，也就是利用场景ID来选取不同的特征输出，使用优势特征对输入进行选择
这个结构还是比较明确的，实践也比较容易，值得尝试下
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