2022年8月19日
Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation阅读笔记
摘要： #动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时解决推荐系统冷启动问题通常是通过更多的辅助信息作为用户和物品的特征，最近的一些工作通过异构信息网络捕获更丰富的语义信息。另一种方法是通过元学习，让新用户或新物品快速适应推荐系统。作者根据以上两点提出了本文的模型MetaHIN，利用元学习解决在HIN上的 阅读全文
posted @ 2022-08-19 18:04 South1999 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑