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sequential recommenders
搜索结果 - 5
从负面用户反馈学习和衡量顺序推荐器的响应性
我们将负面用户反馈引入了序列推荐器的训练目标中，在检索阶段使用一种 “不推荐” 的损失函数来优化不推荐带有负面反馈的项目的对数似然。我们通过在大规模工业推荐系统上进行实时实验来证明了这种方法的有效性。此外，我们通过开发一个对照模拟框架来衡量
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10 months ago
KDD
推荐系统的通用序列表示学习
提出了一种名为 UniSRec 的序列表示学习方法，利用与物品相关的描述文本来学习跨不同场景或平台的可转移表示，其中包括轻量级物品编码体系结构和多域负数采样的对比预训练任务。通过预训练的模型将有效地转移到新的推荐领域或平台，在真实世界的数据
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2 years ago
SIGIR
CauseRec: 序列推荐的反事实用户序列合成
通过模拟反事实数据分布，提出了一种称为 CauseRec 的框架，其可以学习准确和稳健的用户表示，从而避免用户交互记录中的噪声和稀疏性导致的不稳定系统。
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3 years ago
SIGIR
基于元转移学习的冷启动用户顺序推荐
该研究提出了一种名为 MetaTL 的新框架，通过元学习来提高冷启动用户的顺序推荐，并形式化了冷启动用户的顺序推荐问题为 few-shot 学习问题，并采用基于翻译的桥接器来提取用户之间的动态转换模式，并采用元转换学习来实现仅具有有限交互的
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3 years ago
WWW
面向长时间依赖用户序列的神经混合推荐器
本文研究了如何建立一个模型，利用不同的时间范围和动态来适应不同的请求上下文，并提出了一种神经多时间范围混合模型 (M3)，以处理用户行为短期和长期依赖问题。该方法通过使用不同时间范围的模型组合，并针对不同的上下文信息学习门控机制来增强效果。
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5 years ago
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