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RecRec: 推荐系统的算法性补救
针对内容提供者,我们提出了一个适用于推荐系统的追索框架,旨在理解模型在做出特定预测和推荐时的基本原理,并通过对三个真实数据集上训练的推荐系统进行实证评估,展示了 RecRec 在生成有效、稀疏和可执行的追索方面的高效性。据我们所知,这项工作
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10 months ago
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推荐系统中的曝光限制学习
本文提出了一种上下文多臂赌博机模型来解决推荐系统中内容提供商对曝光量的依赖性,并开发具有次线性遗憾度和优化目标的算法,该算法的目标是最大程度地提高用户的福利和保留至关重要的内容提供商。
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a year ago
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