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测试时间嵌入规范化用于人气偏见缓解
通过对项目嵌入进行标准化处理，在推荐系统中缓解流行度偏差并成功消除其影响。
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10 months ago
SIGIR
关注力混合模型的时间感知序列推荐
本文介绍了一种名为 MOJITO 的改进型 Transformer 序列推荐系统，它使用基于注意力机制的时间上下文和物品嵌入表示的高斯混合来进行序列建模。实验证明，该方法在多个现实世界数据集上优于现有的 Transformer 序列推荐方法
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a year ago
KDD
滑动谱分解用于多样化推荐
本文提出了一种名为 "滑动谱分解"（SSD）的方法，使用时间序列分析技术从物品序列的角度研究社交媒体平台中推荐内容的多样性问题，并介绍了一种适用于长尾效应的物品嵌入方法用于准确的相似度度量。该方法已在 “小红书” App 的推荐系统中完全实
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3 years ago
CITIES: 序列推荐中基于尾部 Embedding 的上下文推理
该研究提出了一种名为 CITIES 的框架，旨在通过训练一个嵌入 - 推理函数来提高尾部项目的嵌入质量，以改善不仅尾部项目而且头部项目的推荐性能，并且可以推断新项目的嵌入。在两个真实世界数据集上的广泛实验表明，将 CITIES 应用于最先进
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3 years ago
AAAI
基于图神经网络的会话推荐
该论文提出了一种名为 SR-GNN 的新型方法，基于图神经网络来对会话进行建模，并使用注意力网络将每个会话表示为全局偏好和当前兴趣的组合，从而提高了会话推荐的准确率。
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6 years ago
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