馒头and花卷

摘要： 目录概符号说明经验性的结果Noisy Model Learning代码 Chen H., Wang J., Shah A., Tao R., Wei H., Xie X., Sugiyama M. and Raj B. Understanding and mitigating the label n 阅读全文

摘要： 目录概SinkHorn operator Mean G. E., Belanger D., Linderman C. and Snoek J. Learning latent permutations with gumbel-sinkhorn networks. ICLR, 2018. 概 本文提出 阅读全文

摘要： 目录概符号说明UniSRec统一的文本表示统一的序列表示Parameter-Efficient Fine-tuning代码 Hou Y., Mu S., Zhao W. X., Li Y., Ding B. and Wen J. Towards Universal Sequence Represen 阅读全文

摘要： 目录概主要内容 Deng X., Xu L., Li X., Yu J., Xue E., Wang Z., Zhang D., Liu Z., Song Y., Zhou G., Mou N. and Jiang S. End-to-end training of multimodal model 阅读全文

摘要： 目录概符号说明MotivationLGMRecLocal Graph EmbeddingGlobal Graph EmbeddingFusion代码 Guo Z., Li J., Li G., Wang C., Shi S. and Ruan B. LGMRec: Local and global 阅读全文

摘要： 目录概GRs (Generative Recommenders)任务形式模型设计代码 Zhai J., Liao L., Liu X., Wang Y., Li R., Cao X., Gao L., Gong Z., Gu F., He M., Lu Y. and Shi Y. Actions s 阅读全文

摘要： 目录概Jaccard Index推广到 multisets推广到 Multiple sets Costa L. Further generalizations of the jaccard index. 2021. 概 本文介绍了 Jaccard Index (Jaccard Similarity) 阅读全文

摘要： 目录概BLaIR代码 Hou Y., Li J., He Z., Yan A., Chen X., and McAuley J. Bridging language and items for retrieval and recommendation. 2024. 概 本文提出了一种利用对比损失训练 阅读全文

摘要： 目录概符号说明MotivationMulti-Task Pairwise Ranking (MTPR)代码 Du X., Wang X., He X., Li Z., Tang J. and Chua T. How to learn item representation for cold-star 阅读全文

摘要： 目录概MoE训练 Shazeer N., Mirhoseini A., Maziarz K., Davis A., Le Q., Hinton G. and Dean J. Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture- 阅读全文

摘要： 目录概主要内容BERT-FlowBERT-Whitening代码 [1] Li B., Zhou H., He J., Wang M., Yang Y. and Li L. On the sentence embeddings from pre-trained language models. AC 阅读全文

摘要： 目录概符号说明MotivationKnowledge Distillation framework for modality-enriched Sequential Recommenders (KGSR)相似度建模相似度预测训练 Hu H., Liu Q., Li C. and Kan M. Lig 阅读全文

摘要： 目录概实验设置Evaluation MetricsMetric 的一致性不同的 metrics 导致的算法排名差异Sampled metricsSampled metrics 是否会导致和 full ranking 的 metrics 不同的评价数据集构建数据集的选择和预处理\(k\)-core f 阅读全文

摘要： 目录概主要内容数据集统计信息Top-N Recommendation ListRecommendation Accuracy理想的切分方式代码 Ji Y., Sun A., Zhang J. and Li C. A critical study on data leakage in recommen 阅读全文

摘要： 目录概实验设置实验Interaction-based LoyaltyActive Time Period based LoyaltyRecency代码 Ji Y., Sun A., Zhang J. and Li C. Do Loyal Users Enjoy Better Recommendati 阅读全文

摘要： 目录概MotivationAlterRec代码 Li J., Han H., Chen Z., Shomer H., Jin W., Javari A. and Tang J. Enhancing ID and text fusion via alternative training in sess 阅读全文

摘要： 目录概统计角度论证实验论证代码 Woolridge D., Wilner S. and Glick M. An analysis of sequential recommendation datasets. PERSPECTIVES, 2021. Harper F. M. and Konstan J 阅读全文

摘要： 目录概符号/缩写说明Training detailsDatasetsE2E 下 MoRec 是否优于 IDRec?Regular settingWarm setting越好的 encoder 带来越好的推荐效果?TS versus E2E?总结代码 Yuan Z., Yuan F., Song Y. 阅读全文

摘要： 目录概符号说明Softmax lossBilateral Softmax loss (BSL)代码 Wu J., Chen J., Wu J., Shi W., Zhang J. and Wang X. BSL: Understanding and Improving Softmax Loss fo 阅读全文

摘要： 目录定义性质旋转矩阵的一般重参数化:正交矩阵的一般重参数化:代码 [1] Gallier J. Remarks on the Cayley Representation of Orthogonal Matrices and on Perturbing the Diagonal of a Matrix 阅读全文