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LiMAML: 通过元学习个性化深度推荐模型
通过深度神经网络和元学习算法,该研究论文提出了一种个性化推荐系统的创新解决方案,能够根据最新的用户交互信号进行模型更新并在在线推荐系统上高效部署,从而实现高度个性化的 AI 模型的部署和对应业务指标的显著改进。
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4 months ago
GACE:学习基于图的跨页面广告嵌入用于点击率预测
本文提出了一种基于图的跨页面广告嵌入生成方法(GACE),通过多页历史广告数据的联合使用和新广告的冷启动来改善在线广告推荐系统,采用变分自编码器预训练模块生成新旧广告的嵌入表示,在公共数据集 AliEC 和阿里巴巴支付宝的真实行业数据集上进
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6 months ago
针对下一项推荐的实用数据污染攻击
该论文提出了一种名为 LOKI 的实用数据攻击方法,使用强化学习算法训练攻击代理生成用户行为样本进行数据中毒,在现实世界的限制下,代理与推荐模拟器交互并利用对推荐结果的影响函数进行样本注射来污染目标系统。实验证明,LOKI 攻击性能优于现有
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4 years ago
NIPS
一种在线协作过滤的潜在源模型
本研究针对协同过滤在推荐系统中的广泛应用, 介绍了一个基于余弦相似度的在线协同过滤推荐模型,通过探索物品和用户之间的相似关系,期望最大化用户接受推荐的物品数量。研究结果表明,该算法在不知道用户类型数的情况下,经过几步初始探索,就可达到最佳表
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10 years ago
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