user behavior data | BriefGPT

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搜索结果 - 13

SIGIRCWRCzech: 1 亿查询文档捷克点击数据集及其在 Web 相关性排名中的应用
介绍了 CWRCzech，一种点击网络排名数据集，该数据集包括由 Seznam.cz 搜索引擎日志收集到的相关性排名的捷克语点击数据以及用户行为数据。该数据集是迄今为止最大的包含原始文本的点击数据集，共提供了搜索结果中的文档位置以及用户行为
PDFa month ago
CDR: 保守双重稳健学习以消除偏向的推荐
为解决推荐系统中的数据偏差问题，本研究提出一种名为保守双重稳健策略（CDR）的方法，通过检验均值和方差来过滤造成负面影响的代入值。理论分析表明，CDR 具有降低方差和改善尾部边界的优势，并通过实证研究证明，CDR 显著提高了性能并减少了有害
PDFa year ago
TBIN：用于 CTR 预测的长文本行为建模
我们提出了一种基于用户行为文本的兴趣分块网络（TBIN），通过结合高效的局部敏感哈希算法和偏移块自注意力机制来处理先前研究中的限制，从而实现动态激活用户多样化的兴趣，并产生针对目标项目的用户兴趣表达。通过对真实世界食品推荐平台上的离线和在线
PDFa year ago
SIGIR当搜索遇见推荐：为推荐学习解耦搜索表示
本文提出了一个基于搜索的框架，即 SESRec，用于为顺序推荐提供支持。在该框架中，用户 S＆R 行为的相似和不同表示的区分是通过对 S＆R 行为序列的对比学习任务进行监督来实现的，该任务旨在从三个方面从注意力机制中提取用户兴趣。在工业和公
PDFa year ago
采样即可：长期用户行为建模用于 CTR 预测
本文提出了一种采用多哈希函数进行采样的端到端模型 SDIM，来模拟用户的长期行为数据，并且通过设计一种名为 BSE 的模块，与 SDIM 相结合来加速 CTR 模型，通过离线和在线实验验证了 SDIM 的有效性。
PDF2 years ago
UserBERT: 通过自我监督建模用户的长期和短期偏好
本研究提出了一种适用于电子商务用户数据的 BERT 模型的自监督预训练表示学习方法，将用户行为数据看作是句子中的单词，并采用统一结构同时学习长期、短期和用户属性。实验证明，该方法在三个不同的实际任务中都能带来显著的改进，尤其是与任务特定建模
PDF2 years ago
UserBERT：对比用户模型预训练
本文提出了一种名为 UserBERT 的对比式用户模型预训练方法，将两种自监督任务应用于未标记的用户行为数据的用户模型预训练中，并使用中等难度的负采样框架以更好地进行对比式预训练。实验结果表明，UserBERT 能有效地改善各种用户模型。
PDF3 years ago
SIGIRAutoDebias: 为推荐学习去偏见
基于 risk-discrepancy 的架构能很好的概括现有去偏见策略，并提出一个 meta-learning 算法 AutoDebias 用于训练，通过对两个真实数据集和一个模拟数据集的验证，AutoDebias 证明了其在去偏见方面的
PDF3 years ago
基于搜索的生命周期顺序行为数据进行用户兴趣建模与点击率预测
本文提出了一种名为 “基于搜索的兴趣模型” 的新的建模范式，利用两个级联搜索单元在可扩展性和准确性方面，更好地对终生序列行为数据进行建模，并通过在大规模工业系统中的实现取得了良好的效果。
PDF4 years ago
为推荐学习分离表示
研究复杂的推荐系统中的用户行为数据所涉及到的潜在因素，提出了基于 VAE 的 “MACRo-mIcro Disentangled Variational Auto-Encoder” 的方法，该方法通过对高级概念和低级因素的分离，可以实现更好
PDF5 years ago
音乐流媒体服务用户的跳跃行为及其与音乐结构的关系研究
通过对音乐流媒体服务使用者在时间维度上的行为进行研究，探讨了用户在何时停止听一首歌并开始播放下一首的现象（“跳过”），结果发现跳过事件的时间分布与歌曲的音乐结构是有相关性的；同时，该分布不仅是特定于个别歌曲，而且独立于用户群组和观察日期。最
PDF5 years ago
多级串联行为的推荐学习
本文介绍了一种名为 NMTR 的新型解决方案，其可以从多种类型的用户行为数据中学习推荐系统，并且在真实数据集上的实验表明，它明显优于其他现有的推荐系统，特别适用于缺乏数据交互的稀疏用户。
PDF6 years ago
社交媒体中的合作特征学习
本研究提出了一种新的基于社交媒体用户行为数据驱动的图像特征学习范式，该范式不依赖于类别标签，而是利用潜在空间中发现的图像关系指导图像特征学习，应用于 Behance.net 的数据集验证表明，该方法显著优于目前最先进的图像特征，能够更好地学
PDF9 years ago