personalized recommendation systems | BriefGPT

关键词personalized recommendation systems

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不偏向立场的内容不可知的推荐处理
个性化推荐系统通过提供更极端的内容加剧了意见分歧。为了解决这个问题，作者提出了不依赖实际内容的无内容偏向性的内容审核方法，并使用两种内容不可知的调节方法来改善推荐系统的建议。通过控制实验，作者证明了这种方法不仅是可行的，而且可以提高推荐的质
PDFa month ago
利用 LLMOps 驅動的個性化推薦系統最大化用戶體驗
利用 LLMOps 整合个性化推荐系统是管理 LLM 驱动应用的重要进展，这项创新为企业提供机会和挑战，需要专门的团队在处理工程技术复杂性的同时，优先考虑数据安全和模型可解释性。通过利用 LLMOps，企业可以提高大规模机器学习模型的效率和
PDF3 months ago
基于机器学习的电子商务产品智能分类与个性化推荐
个性化推荐系统在电子商务领域的应用及挑战，以及利用 BERT 模型和最近邻算法设计的 eBay 电子商务平台的个性化推荐系统的高效性和可行性。
PDF3 months ago
使用处理内存中的哈希嵌入加速技术
HEAM 是一种异构内存架构，通过整合 3D 堆叠 DRAM 和 DIMM 来加速个性化推荐系统中的组合嵌入运算，有效减少了银行访问、提高了访问效率，并在总体吞吐量上实现了 6.3 倍的加速和 58.9% 的能源节省。
PDF5 months ago
BHEISR: 从偏见到平衡的引导 - 通过消除基于知识的推荐中的意识形态隔离促进信念和谐
通过引入创新的中介机构（BHEISR）在个性化推荐系统中，以减轻筛选气泡效应带来的负面影响，同时在用户间取得信仰平衡的目标下，该模型利用用户特定类别信息激发好奇心，鼓励用户拓宽观点，并验证了其对筛选气泡的缓解和平衡用户视角方面的卓越性能。
PDFa year ago
KDDPinnerFormer: Pinterest 用户表示的序列建模
介绍了一种新的基于序列模型的用户表示方式 PinnerFormer，使用全动作密集损失模拟未来长期行为，能够显著提高用户保留率和参与度，已在 2021 年秋季投入实际生产。
PDF2 years ago