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South1999
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2022年10月31日
Task Similarity Aware Meta Learning for Cold-Start Recommendation阅读笔记
摘要: #动机 本文是2022年CIKM上的一篇论文。目前解决物品冷启动的方法通常有两种:1.通过物品的特征补充信息。2.元学习。前者通常只考虑到利用物品的属性,而后者旨在为所有新物品生成一个全局共享的初始化。本文提出的TSAML结合上述两种方法的优点,它是一个任务相似性感知的元学习框架。 #方法 TSAM
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posted @ 2022-10-31 16:51 South1999
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