recommender model | BriefGPT

关键词recommender model

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重新思考缺失数据：基于本质不确定性感知的推荐
本文提出了一种新的建议模型框架，称为 Aleatoric Uncertainty-aware Recommendation (AUR)，该框架可以改善建议模型中长尾项目的推荐性能，该框架对遗漏数据进行了建模处理并通过不确定性估计器进行建议。
PDF2 years ago
神经分层去偏见推荐
我们提出了一种针对推荐系统中由于观测到的用户 - 项目曝光数据稀疏和嘈杂导致难以估计 IPS 的问题的方法，该方法通过聚类用户来计算更准确的 IPS，从而提高暴露密度，基于现实世界数据集展开广泛的实验以证明方法的有效性。
PDF2 years ago
基于自然语言处理的合成生物学伦理、法律和社会影响推荐系统开发
该文探讨如何使用自然语言处理技术来开发一个推荐模型，以连接合成生物学家与其研究所涉及的伦理、法律和社会问题的信息。该推荐模型是一个更大的项目 —— 合成生物学知识系统（SBKS）的组成部分，旨在将相关伦理和社会问题信息汇总为一，嵌入到合成生
PDF2 years ago
面向序列推荐中表示退化问题的对比学习
本文提出了一种新的推荐模型 DuoRec，通过对用户行为序列的表示形式的优化，解决了深度学习模型在生成物品表示时的退化问题，并在五个数据集上进行了实验验证。
PDF3 years ago
WWW强化知识图谱中的负采样用于推荐
本研究通过建立一种基于知识图谱的负采样模型，使用增强学习算法在用户互动中导航生成高质量的负样本，设计和验证了适用于推荐系统的负样本生成策略，并在测试中获得了显著的性能改进。
PDF4 years ago