cold-start | BriefGPT - AI 论文速递

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大型语言模型用于下一次兴趣点推荐
利用预训练的大型语言模型处理 POI 推荐任务中的丰富背景信息，提出的框架在三个真实世界 LBSN 数据集上表现优于现有模型，有效解决了冷启动和短轨迹问题。
PDF2 months ago
用时间卷积网络管理无服务器云中的冷启动
该论文提出了一种新的低耦合、高内聚的集成策略以解决无服务器云堆栈基础结构和功能级别的冷启动问题，并提出了一种基于时间卷积网络（TCN）的深度学习方法，用于预测未来 10 至 15 分钟内功能实例的到来，并在实际数据集上进行了基准测试，证明
PDFa year ago
基于多个领域的多样化偏好增强冷启动推荐
本文提出了一种基于元学习和多源领域自适应的多元偏好增强框架（MetaDPA），以解决稀疏交互和冷启动问题，并通过将多领域信息最大化约束（MDI）添加到变分自编码器的潜在表示上来学习领域共享和特定的偏好属性，同时通过互斥约束（ME）生成内容数
PDF2 years ago
WSDM通过知识图谱上的伪标记缓解推荐中的冷启动问题
该论文提出了一种基于图神经网络和知识图谱的推荐方法，采用伪标记技术从未观察到的样本中学习，通过知识图谱选定潜在正例，抑制流行度偏差的恶化，成功解决了冷启动问题
PDF4 years ago
非独立同分布推荐系统：推荐范式转换的综述与框架
本文探讨了推荐问题的非 IID 本质和特征，并提出了非 IID 理论框架，从耦合和异质性的角度建立对推荐问题深入全面的认识。这种非 IID 推荐研究可触发从 IID 到非 IID 推荐研究的范式转变，并带来个性化，精准和可操作的推荐。同时，
PDF4 years ago
使用 Softmax 策略梯度的冷启动强化学习
本文提出了一种基于 softmax 价值函数的强化学习方法，它不需要 warm-start 和样本方差的降低，结合了 policy-gradient 方法和最大似然方法的优点，用于训练结构化输出预测问题的序列生成模型，经实验证明，在文本自动
PDF7 years ago
基于元数据嵌入的用户和商品冷启动推荐
本文介绍了一种混合矩阵分解模型，通过将用户和项目表示为其内容特征的潜在因素的线性组合，能在各种情况下优于协同过滤、基于内容的模型，特别是在使用用户和项目元数据进行稀缺交互数据的情况下表现优异，并在交互数据丰富的情况下至少与纯协议矩阵分解模型
PDF9 years ago