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基于模型的多智能体个性化短视频推荐系统
本文提出了一种基于强化学习框架的工业级短视频推荐排序系统，通过协作多智能体建模和最大化用户观看时间来解决用户多方面偏好的环境下，推荐会话的马尔可夫决策过程。此外，我们的框架采用基于模型的学习方法来缓解工业推荐系统中关键但难以解决的样本选择偏
PDF2 months ago
超越推荐：AI 辅助决策中不同 AI 角色的影响的初步研究
通过评估 AI 的三个角色（Recommender、Analyzer 和 Devil's Advocate）在两个不同 AI 性能水平下的效果，本文揭示了这些角色在任务性能、依赖适当性和用户体验方面的独特优势与局限性，尤其在 AI 性能水平
PDF4 months ago
基于提示的情感分析增强协同过滤推荐
本文通过优化 NLP 模型的情感分析能力，并利用 Amazon US Reviews 数据集，得出使用 fine-tuned RoBERTa 对情感评分进行增强的 CF 推荐算法表现最佳，相较于基准算法在 MAP、NDCG 和 K 精度上有
PDF2 years ago
基于上下文和属性感知的交叉注意力下一项推荐模型
本文提出了使用多头自注意力块捕捉上下文和物品属性的上下文和属性感知推荐模型（CARCA），通过跨项目关注来预测它们的最终评分，实验证明该模型在评分预测中的表现优于当前最先进的模型，提高了 53％的归一化折扣累计增益（NDCG）和命中率。
PDF2 years ago
多利益相关者推荐及其与多方公平性的关联
本文研究了多利益相关者推荐的公平性问题，定义了多利益相关者推荐系统的不同类别，并讨论了在此类系统中不同的公平性问题。
PDF5 years ago
AAAI协作过滤器的概率集成
本文提出了一种集成式协同过滤算法，采用概率模型集成物品、用户以及其关联性来处理多样的数据，得到比 L2Boost 更优的实验结果。
PDF6 years ago