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搜索结果 - 4
超越语义：学习行为增强的相关性模型与自监督学习
我们提出了一种 Behavior Augmented Relevance Learning 模型，通过利用邻居查询和邻居项来补充目标查询 - 项语义匹配，从而改进了 Alipay Search 的准确性和鲁棒性。实验结果显示我们的提案在低延
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a year ago
WSDM
具有行为多样性的对比元学习推荐
该研究提出了一种新的模型 CML，即对比元学习，用于处理具有不同类型行为的多行为数据中用户和物品之间的关系，通过对比损失获取可传输知识，以解决传统推荐模型中存在的个性化多行为模式和匮乏监督者信号的问题。该方法在三个真实世界数据集上表现出了卓
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2 years ago
AAAI
利用行为一致性实现通用用户表示
该研究提出一种基于自监督学习的用户建模网络 SUMN，该网络能够将行为数据编码成通用的用户表示形式，进而实现个性化服务推荐和用户画像预测。实验表明该方法优于现有的无监督表示方法，并且能够与监督方法竞争。
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4 years ago
ICML
高维稀疏数据分类模型解释
本文通过提出两种替代方法，列出重要特征来解释预测模型，以解决使用人们行为数据所建模型难以解释的问题，并发现这两种方法具有双倍的 “解释效果”，且产生的重要特征排序相似。
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8 years ago
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