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搜索结果 - 4
丰富用户购物历史：借助层级推荐系统赋能电子商务
推荐系统通过分析用户的购物历史提供准确的推荐。然而，在真实应用中，用户更喜欢价格最低的电子商务平台。本研究假设任何电子商务平台都能完整记录用户的历史，但只能访问其中的一部分，如果推荐系统能够首先预测丢失的部分并正确丰富用户的购物历史，则可以
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4 months ago
学习如何因果解释推荐
通过使用反事实逻辑，即 “如果您不与以下项目互动，我们将不推荐它”，我们探讨了如何解释推荐系统的推荐。我们提出了一个基于学习的框架来生成反事实说明，该框架训练一个代理模型来学习删除用户历史记录子集对推荐的影响，进而找到代理模型预测的最有可能
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2 years ago
ECCV
通过学习用户历史记录实现自适应视频精彩片段检测
本论文提出了一种基于神经网络的视频摘要方法，通过整合用户历史信息和 T-AIN 层的用户自适应信号来实现更加准确和个性化的视频精华提取。
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4 years ago
ACL
联合考虑上下文和用户历史信息的在线对话重返预测
研究在线交流中重新参与预测的问题，提出了一个基于神经网络的框架，考虑了对话上下文和用户历史信息，实验结果表明该模型较之前的方法表现更优
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5 years ago
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