1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐3、冷启动问题4、利用标签数据进行推荐5、利用上下文信息进行推荐6、利用社交网络数据进行推荐7、评分预测问题 资源分享 | WSDM2020推荐系统论文打包下载 ,WSDM2020的关键词的热度分布和上周分享的SIGIR2020推荐系统论文聚焦如出一辙,推荐(Recommendation)所占的比重是最大的...
推荐系统的冷启动问题指的是在系统面临新用户或新物品时,由于缺乏足够的历史数据而难以进行有效的个性化推荐。对于新物品而言,缺乏历史行为数据导致排序模型的记忆端无法识别该物品,同时也存在统计信息的缺失,…
首先,我们准备本次课程需要的数据;其次,利用大模型的生成能力,我们可以为冷启动物品生成模拟的用户行为,有了冷启动用户行为,我们就可以采用常规的推荐算法进行推荐并解决冷启动了;再次,我们可以利用大模型的ICL能力来将冷启动物品推荐出去;在第四部分,我们还可以利用大模型微调的思路来解决冷启动;最后,我们会给出多个...