user preference modeling | BriefGPT

关键词user preference modeling

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协同过滤的频率感知图信号处理
我们提出了一种频率感知的图信号处理方法（FaGSP），用于协同过滤，它通过设计级联滤波模块和并行滤波模块，结合线性模型，更准确地建模用户偏好，并在预测准确性和训练效率方面展示了优越性。
PDF5 months ago
SIGIR基于偏好增强的社交影响建模用于网络感知级联预测
该论文提出了一种新的框架来提高级联大小预测的准确性，通过三个阶段改进了用户偏好模型，即偏好主题生成，偏好转移建模和社会影响激活。实验表明相比现有模型，该模型更加准确和有效。
PDF2 years ago
SIGIR强化学习中的深度页面级兴趣网络用于广告分配
使用 Deep Page-level Interest Network (DPIN) 能够很好地建模用户的页级反馈和增加美团外卖平台的收入。
PDF2 years ago
动态图神经网络用于序列推荐
提出了一种名为 DGSR 的新方法，它通过连接不同的用户序列来探索用户和项之间的交互行为，从而将顺序推荐中的下一个项目预测任务转化为动态图中用户节点和项目节点之间的链接预测，实验证明该方法优于几种最先进的方法。
PDF3 years ago
KDD自适应边界的概率度量学习用于 Top-K 推荐
本文提出了基于距离的推荐模型，通过参数化高斯分布、自适应生成间隔以及明确的用户相似度模拟等创新方法，以及采用满足三角不等式和能衡量概率分布间距离的 Wasserstein 距离等措施，成功地解决了个性化推荐系统面临的偏好信息获取难题，并且在
PDF3 years ago
SIGIR基于多任务学习的评论文本可解释推荐
本研究旨在开发一种多任务学习解决方案，通过联合张量分解整合用户偏好模型和文本解释模型来解释自动生成的推荐，从而提高用户的满意度，并且得到了两个大型 Amazon 和 Yelp 评论数据集的证实。
PDF6 years ago