离开赌博机模型中的推荐系统流失建模
利用量子计算机在推荐系统中解决经典计算机无法处理的问题是一个值得研究的课题。本文使用量子退火机解决推荐算法中的特征选择问题，并结合反事实分析，大大提高了基于物品的 KNN 推荐算法的性能，相较于纯粹使用互信息方法。大量实验证明，利用反事实分析在解决此类问题方面具有巨大潜力。
Jul, 2024
这项研究通过全面的基准测试过程，对轻量级嵌入式推荐系统（LERSs）的性能、效率和跨任务可转移性进行了调查，并提出了一种高效的嵌入式压缩方法，采用幅度剪枝，克服了现有复杂 LERSs 方法的竞争力，并揭示了 LERSs 在协同过滤和基于内容的推荐两个任务中的独特性能以及其有效性和普适性的启示。
Jun, 2024
在该研究中，我们开发了一种基于战略代理人的公平曝光优化动态排序方法，旨在解决推荐系统中的数据偏差和长尾物品可见性的问题。通过使用可微分的排序算子同时优化准确性和公平性，我们确保了推荐性能的同时增强了长尾物品的可见性，实验证明了该方法的有效性和优越性。
Jun, 2024
本文研究了推荐系统中用户对大多数物品的评级通常是非随机缺失，并提出了三种解决该问题的方法，分别是基于错误插补的方法（EIB）、倒数概率加权方法（IPS）和双重稳健方法（DR）。然而，这些方法忽略了另一种由观察到的评级和用户真实偏好之间不一致性所引起的偏差，即嘈杂反馈或结果测量误差。本研究进一步提出了一种交叉威胁的观点，旨在解决从缺失非随机数据和有噪声数据中学习预测模型的问题，并通过实验证明了所提方法的有效性。
Jun, 2024
学习目标对协同过滤系统至关重要，贝叶斯个性化排名（BPR）损失广泛用于学习信息丰富的骨干。然而，BPR 往往收敛较慢且局部最优解不理想，部分原因是因为它仅考虑每个正样本一个负样本，忽视了其他未观察到项目的潜在影响。为了解决这个问题，最近提出的采样 Softmax 交叉熵（SSM）将一个正样本与多个负样本进行比较，从而提高了性能。我们的综合实验证实，推荐系统在训练过程中始终受益于多个负样本。此外，我们引入了一种简化的采样 Softmax 交叉熵损失（SimCE），该损失使用其上界简化了 SSM。我们在 12 个基准数据集上进行验证，使用 MF 和 LightGCN 骨干，结果显示 SimCE 在性能上明显优于 BPR 和 SSM。
Jun, 2024
开发个性化和适应性教育工具的过程中，探索如何以高效方式跨多样但相关内容实现知识掌握成为关键。本论文引入了名为 EdNetRMABs 的 Education Network Restless Multi-armed Bandits，利用网络表示学习内容间的相互关系，并通过 EduQate 方法，使用具有相互依赖性的 Q 学习在每个时间步骤中做出明智的选择，并通过与基准策略对比使用合成和真实数据建模的学生来证明其有效性。
Jun, 2024
推荐系统对于内容分享平台的个性化内容整理至关重要。 通过进行创作者方面的随机实验以估计治疗效应，定义为当新的（而不是现状）算法在平台上部署时，平台经常评估面向内容创作者的推荐系统更新。我们展示了标准差异估计量可能导致偏倚的治疗效应估计。这种偏倚的产生是因为推荐干扰，即在推荐系统中，受治疗群体和对照群体的创作者竞争曝光机会。我们提出了一种 “推荐选择模型”，该模型捕捉到在包含受治疗和对照内容项的池中如何选择项目。通过结合结构性选择模型和神经网络，该框架以微观基础的方式直接建模推荐干扰路径，并考虑丰富的观众 - 内容异质性。使用该模型，我们构建了一种一致且渐近正态的治疗效应的双重 / 无偏估计量。我们通过对微信短视频平台进行的一项实地实验展示了其实证表现：除了标准的创作者方面实验外，我们还进行了昂贵的阻塞性双边随机化设计以获得没有干扰偏倚的基准估计。我们展示了相对于标准差异估计量，所提出的估计量显著减少了治疗效应估计中的偏倚。
Jun, 2024
利用分类词典为大型语言模型提供了一种新颖方法，通过将分类词典与模型结合，实现了高效的令牌利用和可控的特征生成，从而提升推荐质量。实验证明，与传统的零 - shot 方法相比，TaxRec 显著提升了推荐质量，展示了其作为个性化推荐器与大型语言模型的有效性。
Jun, 2024