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deep candidate generation
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KDD
大规模推荐系统中,对偏差候选生成采用对比学习方法
本文研究了在深度候选生成(DCG)中使用对比学习的有效性,理论证明了对比损失函数等效于通过逆倾向加权来减少暴露偏差,并提出了 CLRec 和 Multi-CLRec 方法用于改善大规模推荐系统的公平性、效率和准确性。该方法在淘宝上的四个月在
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4 years ago
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