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Jul, 2019
MeLU: 冷启动推荐的元学习用户喜好估计器
MeLU: Meta-Learned User Preference Estimator for Cold-Start Recommendation
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Hoyeop Lee, Jinbae Im, Seongwon Jang, Hyunsouk Cho, Sehee Chung
TL;DR
本文提出了一种推荐系统,名为MeLU,基于元学习方法,在用户冷启动状态下能够快速预测用户偏好并提供个性化推荐,其关键在于选择特异性证据进行预测,该方法成功优于其他两种比较模型并被用户研究实验所验证。
Abstract
This paper proposes a
recommender system
to alleviate the
cold-start problem
that can estimate
user preferences
based on only a small numb
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