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ColdNAS：面向用户冷启动的推荐搜索调节
通过神经架构搜索，我们提出了一个用于解决用户冷启动问题的调制框架，称为 ColdNAS，该框架能够根据不同的数据集自适应地选择不同的调制函数，从而为冷启动用户进行个性化推荐提供更好的性能表现。
PDFa year ago
SIGIR基于元转移学习的冷启动用户顺序推荐
该研究提出了一种名为 MetaTL 的新框架，通过元学习来提高冷启动用户的顺序推荐，并形式化了冷启动用户的顺序推荐问题为 few-shot 学习问题，并采用基于翻译的桥接器来提取用户之间的动态转换模式，并采用元转换学习来实现仅具有有限交互的
PDF3 years ago
ACLPP-Rec: 新闻推荐与个性化用户兴趣和时间感知新闻热度
本文提出了一种个性化新闻推荐方法，它通过将新闻的热门信息和用户兴趣结合，从而解决了针对新用户和兴趣多样化的问题，提高了推荐的准确性和多样性。
PDF3 years ago
神经互动协同过滤
本文研究基于交互反馈的协同过滤推荐系统，提出了一种使用神经网络进行探索策略的方法，并使用强化学习最大化用户的满意度来平衡学习用户偏好和进行精准推荐的探索策略，在三个标准数据集上的实验证明了该方法的优越性。
PDF4 years ago
SIGIRCATN: 基于方面转移网络的跨领域推荐在冷启动用户中的应用
提出了一种基于 review 的用户偏好转移模型，名为 CATN，通过交叉领域推荐框架和注意机制，提取用户和项目的方面表示，并学习跨领域方面之间的相关性，在真实世界数据集上显著优于现有模型，在细粒度上实现了用户方面之间的联系，并使推荐具有解
PDF4 years ago
基于深度领域适应的跨域推荐
提出一种面向冷启动用户的内容为基础的跨领域推荐方法，利用极端多类分类的形式来预测用户对物品的评分标签，构建了一个融合了领域适应的体系结构和去噪自编码器的神经网络，实现了不依赖用户和物品重叠特征，不同领域之间的推荐，在 Yahoo! JAP
PDF6 years ago
基于邻域特征映射的冷启动用户跨领域推荐
本文提出了一种名为 CDLFM 的模型，使用相似性度量和邻域梯度提升树方法，解决了跨领域协作式过滤（CDCF）中冷启动用户的问题，并通过实验证明了其在两个真实数据集上的优越性。
PDF6 years ago