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xd_xumaomao
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2022年2月22日
对比学习《Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations》
摘要: 背景 在推荐系统中存在用户行为稀疏的问题,特别是在召回阶段,用户有过交互的item只占非常少的一部分,只有这部分数据我们能用来训练,但是serving时要serving全库item,这可能会导致倾向热门的item,特别是对冷启动非常不友好。这篇论文引入来在CV、NLU中取得成功的对比学习方法,通过一
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posted @ 2022-02-22 11:57 xd_xumaomao
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