user representation | BriefGPT

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SIGIR用于广告投放优化的异步学习用户嵌入
我们提出一个方法，通过使用多模态用户活动的序列基本特征学习模块进行异步学习，可以为每天数十亿用户学习高逼真的用户嵌入。这些异步学习的用户表示嵌入（ALURE）通过图学习转化为用户相似性图，并与用户实时活动相结合，为整个广告发布系统检索与之高
PDF23 days ago
通用用户表示的迁移学习
我们提出了一个新颖的框架，用于大规模推荐系统中用户的表示，旨在以一种广义的方式有效地表示多样化的用户喜好。我们的方法采用了一种两阶段的方法，结合表示学习和迁移学习。表示学习模型使用自编码器将各种用户特征压缩成表示空间。在第二阶段，特定于任务
PDF4 months ago
基于用户行为建模的新闻推荐预训练模型 (PUNR)
本研究提出了一种基于无监督预训练方法的用户行为建模技术用于新闻推荐系统，包括用户行为掩码和用户行为生成两个任务，用于提高用户表示向量，在真实世界新闻基准测试中获得了显著的性能提高。
PDFa year ago
URM4DMU：暗网市场用户的用户表示模型
提出了一种名为 URM4DMU 的模型，用于改进卷积操作和自注意力机制，并与时间内容和论坛交互相结合来改进用户在暗网市场的表示方法，从而帮助识别匿名用户。在四个暗网市场上，相比于其他最先进的暗网用户表示方法，该模型能够显著提高 MRR 值
PDFa year ago
ICML使用稀疏专家混合模型学习大规模通用用户表示
本研究提出了一种通用框架，名为 SUPERMOE，用于从多个任务中获得高质量的用户表示，具体方法是通过 MoE 变压器对用户行为序列进行编码，利用任务指标设计了新的损失函数，实验结果表明 OUR 方法在公共数据集和私有真实世界业务场景上取得
PDF2 years ago
基于用户会话约束的个性化会话推荐异构图神经网络
本文提出了一种利用多样化的注意力网络分析会话间关系，考虑用户信息生成会话表示和用户表示，从而实现改进推荐系统的效果的模型，并在多个真实数据集上取得了优异的性能。
PDF2 years ago
AAAI利用行为一致性实现通用用户表示
该研究提出一种基于自监督学习的用户建模网络 SUMN，该网络能够将行为数据编码成通用的用户表示形式，进而实现个性化服务推荐和用户画像预测。实验表明该方法优于现有的无监督表示方法，并且能够与监督方法竞争。
PDF4 years ago
来自序列行为的参数高效迁移，用于用户建模和推荐
本文提出了一种参数高效的迁移学习框架 PeterRec，通过注入一系列重新学习的小型神经网络，PeterRec 可以在多个领域实现高效的迁移学习，从而有效地学习单个用户表示，并在多个领域的任务中取得了可比或更好的性能。
PDF4 years ago
EMNLP社交媒体用户的动态表示学习在 NLP 中的应用
本文提出了一种基于图注意力网络的模型，该模型动态地探索一个用户的社交图，计算用户表征并结合语言信息进行预测，在三项任务上进行评估并与其他模型进行对比，表明该模型明显优于当今其他方法。
PDF5 years ago