SIGIRMay, 2021
使用元尺度偏移网络学习为冷启动推荐热身物品嵌入
Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks
Yongchun Zhu, Ruobing Xie, Fuzhen Zhuang, Kaikai Ge, Ying Sun...
TL;DR采用 Meta Scaling and Shifting 网络生成各个 item 的缩放和移位函数,提出了 Meta Warm Up Framework (MWUF) 作为一个通用框架来加速冷启动项目的模型拟合和降低数据噪音的影响,并在三个流行的基准测试中验证了其卓越的性能和兼容性。