背景:推荐系统中的item有一定交互行为的情况下,由于交互行为数据本身有偏导致推荐结果的不公平,能否在冷启动阶段就消除这种偏差呢?(论文表明这种bias会从warm 阶段传递到 cold阶段) 工作:本文定义了 Max-Min Opportunity Fairness ,即要提高最差 item 下的true positive rate 所用的依据是以下两个理论: 1)Equal op...
背景:传统的LFM算法无法适用于冷启动场景;而Content-Based算法的效果比CF算法差很多;混合推荐模型则使问题变得更加复杂。 本文提出一种利用深度学习中的Dropout思想来解决推荐系统的冷启动问题,端到端训练,简单高效。 创新点 设计了一个以User Item隐向量和对应的content信息作为输入的网络,将冷启动的User或者Item视为...
本文是关于论文《LARA: Attribute-to-feature Adversarial Learning for New-item Recommendation》的阅读笔记。 由于冷启动问题的存在,在电商网站中为用户推荐新物品是一个极具挑战的问题,为了解决该问题,文本提出的 LARA 模型是 adversariaL neurAl netwoRk with multi-generAtors 的... ...
这篇论文目的是使用多队列之间的特征域交互,辅助推荐系统在多队列(冷启动)召回上的效果。图 2 给出了 ICAN 模型的整体架构。 图2:ICAN 的整体模型架构 如图2 所示,ICAN 模型首先将成熟队列和冷启动队列中的用户行为序列同时作为输入,并按照特征域把每个队列中的行为序列拆分成不同的特征域序列。然后,ICAN 通过 ...
解决冷启动的问题,倒没有太好的办法,主要是:用户注册信息、非个性化推荐、社交网站好友信息、登录时提交对物品的反馈、利用专家信息等,实际上很多系统在冷启动时拿不到太多用户信息,甚至无法利用人口统计学提供太多相关内容,可能只有简单的设备信息作为参考。
将这些新内容也分发给与反馈用户相似的其他用户。通过 lookalike 模型进行人群扩散,根据与新内容有过交互的用户向量生成新内容向量,并将其作为向量索引。通过定义不同的用户向量和新内容向量的相似度函数,小红书推荐系统 lookalike模型的点击率提高了约 7%。 模型承接:在完成初期的冷启动后,新内容进入正常分发阶段。
背景:推荐系统中的item有一定交互行为的情况下,由于交互行为数据本身有偏导致推荐结果的不公平,能否在冷启动阶段就消除这种偏差呢?(论文表明这种bias会从warm 阶段传递到 cold阶段) 工作:本文定义了 Max-Min Opportunity Fairness ,即要提高最差 item 下的 true positive rate ...
我们整理了23篇推荐系统相关论文,具体的主题包括生成与对比式序列推荐、超图空间逻辑关系挖掘用于推荐、联邦推荐、异质图缓解冷启动推荐、多模态可迁移推荐、音乐推荐中的注意力建模、自增强去噪序列推荐、多行为多兴趣推荐、知识增强推荐、任务推荐、图可解释推荐、理解推荐中的softmax损失、鲁棒图增强推荐、药物推荐、去偏...
冷启策略 保量 爬坡 bandit 累计遗憾 Thompson sampling UCB Epsilon-Greedy 完全朴素算法 用户冷启 meta learning 与机器学习的区别 训练过程 与迁移学习的区别 参考文献 Motivation 在推荐系统中,我们经常会遇到新内容、新用户进入系统的情况,也就是我们常说的冷启动问题。以新内容为例,由于推荐系统在训练时没有见...
原论文:https://arxiv.org/pdf/2003.10719.pdf Multi-Feature Discrete Collaborative Filtering for Fast Cold-start Recommendation 快速冷启动推荐系统中多特征离散协同过滤 摘要: 哈希是解决大规模数据下推荐系统问题的有效方式,因为在计算用户对项目偏好时具有很高的计算效率和存储效率。然而,现存的基于散列的推荐模式...