关键词cold-start recommendation
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- 冷热净：解决推荐系统中的冷启动用户问题
我们提出了基于专家模型的冷启动与热身网络，专家模型分别负责冷启动和热身用户建模，门控网络用于整合两个专家的结果，引入动态知识蒸馏作为教师选择器，以帮助专家更好地学习用户表示，通过综合的互信息选择与用户行为高度相关的特征用于显式建模用户行为偏 - 基于提示的个性化冷启动推荐
本研究提出了一种基于预训练语言模型的情感分析方法来解决冷启动问题，并引入了一个评估方法来验证其有效性。
- WWW用户冷启动推荐的任务适应性神经过程
本论文提出了一种基于元学习的新型推荐模型 TaNP，通过引入任务自适应机制，使得模型能够更加有效地适应冷启动用户，从而取得了在多个基准数据集上相对于现有元学习推荐算法的一致性改进。
- SIGIR面向冷启动推荐的内容感知神经哈希
本文提出了一种基于神经哈希的协作过滤方法（NeuHash-CF），它将自动编码器架构作为模型，并使用哈希码进行用户和物品的推荐，其中哈希码由内容获取，并在冷启动推荐中表现出最优性能。
- SIGIR面向问题的推荐系统
本论文提出了一种名为 Qrec 的基于问题的推荐方法，采用新颖的矩阵分解和二进制搜索策略，使得用户可以通过回答问题寻找物品推荐，实现了主动式交互推荐，比传统方法更有效。
- AAAI从零样本学习到冷启动推荐
本文介绍了如何将 CSR 问题视为 ZSL 问题，并提出了适用于 CSR 问题的 Low-rank Linear Auto-Encoder 方法，既能够有效地处理 CSR 任务，也可以促进 ZSL 模型的性能改进。