品牌型网站建设哪家,东莞高埗网站建设,做销售网站的公司哪家最好的,微信小程序模板开发工具前言#xff1a;在推荐系统中useritem emb往往是最重要的特征之一#xff0c;在冷启动和长尾优化的工作中#xff0c;往往也是优化的重点#xff0c;相当一部分工作是围绕着emb优化展开#xff0c;所以这里单独开了一章。4)emb分布一致性主要思路在于冷启内容emb和高…前言在推荐系统中useritem emb往往是最重要的特征之一在冷启动和长尾优化的工作中往往也是优化的重点相当一部分工作是围绕着emb优化展开所以这里单独开了一章。4)emb分布一致性主要思路在于冷启内容emb和高活emb的一致性。通过对比学习对抗网络来强化这一点令生成的冷门物品嵌入可以具有与常规嵌入相似的分布达到提升效果的目的。比如《SIGIR 22Generative Adversarial Framework for Cold-Start Item Recommendation》利用对抗网络来提升emb分布的一致性5,显式强化最终emb分布一致性主要思路也在于冷启内容emb和高活emb的一致性《Item Cold Start Recommendation via Adversarial Variational Autoencoder Warm-up 》区别在于利用对抗网络显式强化最终emb分布的一致性。6,生命周期一致性主要思路在于冷启内容和自身的一致性不仅仅强调冷启动和高活emb一致更突出了和自身训练充分后的emb一致《Generative Adversarial Style Transfer Networks for Face Aging》 7,emb 分类一致性在物品冷启动打分的时候一个用户往往对应多篇文章所以item 冷启动的一致性一般强调的是信息补充和使emb不受歧视。用户冷启动user emb对所有文章是公平的user emb被歧视的问题影响相对弱所以用户冷启动更要强调的是用户emb从相同类别用户中获取到用户的公共兴趣增益。如《A Semi-Personalized System for User Cold Start Recommendation on Music Streaming Apps》将热启用户聚类成K个簇再将冷启用户划分到最相似的簇将簇中心作为冷启用户的embedding表示进行推荐8,emb和最近行为的一致性用户的兴趣是在实时变化的user emb能和跟随最近用户的变化而变化。如《Transform Cold-Start Users into Warm via Fused Behaviors in Large-Scale Recommendation》利用了用户点击序列和user emb融合来产生出一个跟随用户行为变化的emb
