Top-K Off-policy Correction: 解决一次推荐多个items的问题,上面的a是single item,用A表示一个item set,policy表示为\prod_{\Theta}{(A|s)} ,目标函数:\max\Theta{E_{\tau~\Pi}\sum_{t}{r(s_t,A_t)}}. \tau=(s_0,A_0,s_1,A_1\ldots) .在这样的trajectory下,action space指数级增长,为...
最终，推荐系统的目标是提升用户体验。CTR可以反映用户对推荐内容的整体接受程度，而TOP-K准确率则体现了...
有论文针对推荐领域中实验的可复现性提出了质疑,认为百花齐放的表象背后的实际情况是推荐系统领域长时间的停滞不前。 为此,我们基于最近发表在 SIGIR’20 工作的代码,整理出了一个轻量级的 Top-K推荐框架 ReChorus,旨在分离模型间共同的实验设定和不同的模型设计,使得各个模型能够在一个公平的 benchmark 上进行对比。
吱吱了了 0 734 TopK问题:什么是TopK问题?用堆和快排这两种方式来实现TopK 2019-12-01 17:09 −目录 一、什么是Top K问题 二、Top K的实际应用场景 三、Top K的代码实现及其效率对比 1.用堆来实现Top K 2.用快排来实现Top K 3.用堆或用快排来实现 TopK 的效率对比 正文 一、什么是Top K问题? 给...
学习向量化嵌入是推荐系统的核心，目标是优化内存和计算开销。然而，现有工作仅关注数值量化，忽视伴随信息丢失问题，导致性能下降。本文提出了一种新颖的量化框架，BiGeaR，用于学习Top-K推荐的二值化图表示，通过引入多方面的量化强化，基本保留嵌入二值化信息量，节省内存占用，开发可靠在线推理加速，实现...
(1)将REINFORCE方法scale到工业界,可以用于大规模action; (2)使用off-policy方法来解决数据的bias(指仅根据用户过往的行为日志学习是有偏的); (3)提出top-K off-policy方法,一次性选择多个action,因为在推荐系统中需要一次推荐多个item; (4)证明exploration的价值。
1.KeyTasks:Top-K Ranking of Items 假设在用户界面和使用方式不发生大的改变的情况下使用大模型来做推荐,一个重要任务就是选取Top-K的items,再将其进行排序。要完成此任务大致有以下三种方式: 第一种是打分的方式,Point-wise ranking。假设有5个items,可以直接询问大模型对这5个item的打分。这种方式最大程度模...
这两个方法在Top-K推荐系统上都能获得较好的效果,但是Pairwise更具有计算效率。因为不需要计算用户在所有物品计算上的打分,所以能够只用一小部分样本完成模型的学习,这种方法不管是学术上还是工业上都在广泛应用。至于如何评判用户的喜好程度呢?通常使用用内积的方式,这是一种直接的表达方式,距离计算也是一种较流行的方...
论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”. 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 ...
前K项稳定性 前k项的评价方式有下面几种: 点击率稳定性(hit-rate), NDCG(normalized discounted cumulative gain). 比較的场景 稀疏性冲击 改变数据的稀疏性, 从几个方面比較这些推荐算法的稳定性. 结果如图所是. 基于内存的推荐算法和slopeone算法表现出强烈的不稳定性和对数据敏感性. ...