recommendation model | BriefGPT

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KDD利用大型语言模型和强化学习优化前 K 推荐的新颖性
通过使用强化学习模型，借助大型语言模型的语义能力和用户反馈，提出了一种在大规模搜索引擎中提高推荐结果新颖性的算法。
PDF14 days ago
Edisum: 大规模概述和解释维基百科编辑
通过使用语言模型生成的有效编辑摘要，该研究论文提出了为编辑人员提供编辑摘要推荐模型的方法，以解决维基百科上的编辑摘要缺失的问题，并展示了语言模型技术如何支持人类在维护一个最大、最可见的网络项目上的应用。
PDF3 months ago
邻域增强的监督对比学习在协同过滤中的应用
我们提出的 Neighborhood-Enhanced Supervised Contrastive Loss (NESCL) 模型在三个真实数据集上， Yelp2018、Gowalla 和 Amazon-Book，相较于原始的 SGL 模
PDF5 months ago
基于知识图谱的图神经网络推荐模型
使用知识图谱信息的一种新型图神经网络推荐模型 (KGLN) 被开发出来，以提高个性化推荐的准确性和有效性。该模型通过合并图中的个体节点特征并调整相邻实体的聚合权重，通过迭代使模型从单层发展到多层，并将实体和用户的特征整合在一起产生推荐得分。
PDF7 months ago
ICLR可学习的推荐系统嵌入尺寸
本篇论文提出一种名为 PEP（即插入嵌入剪枝）的新方法，通过将冗余参数修剪掉提高了基本模型的性能，同时可以自适应地从数据进行修剪阈值的学习，从而自动获得混合维度的嵌入方案，有效地减少了嵌入参数。
PDF3 years ago
IJCAI一种基于评论的序列推荐神经模型
本研究提出了一个利用用户评论的神经序列推荐模型，以考虑长期偏好和短期时序，通过使用评论提取方面感知表示来编码每个用户或项目，并在联合级别和个人级别上采用新颖的分层注意力机制来捕捉顺序模式，并在三个真实世界数据集上取得显着的性能改进。
PDF5 years ago
基于用户和物品嵌入的矩阵分解推荐正则化
提出了一种基于正则化的多嵌入式推荐模型（RME），在实验验证中，该模型在明确和隐式反馈数据集中均优于现有模型，特别是在用户交互最少的冷启动情况下，RME 在 MovieLens-10M 和 MovieLens-20M 数据集中的表现更佳。
PDF6 years ago
SIGIR护卫者的崛起：事实核查 URL 推荐以打击假新闻
本文通过调查在线用户以及提出新的方案，从而解决假新闻在社交媒体上的传播问题。
PDF6 years ago