先简单归纳一下，后续记一个详细的笔记把。 摘要部分 对于用户冷启动的解决方法，一般是先给出一些候选的商品，然后通过用户对这些候选商品的偏好进行推荐。这么做有两个问题： . 活跃度 后续行为信息很少的用户 推荐的效果很差 .候选的商品过少或者不准备，不能够较好的反应用户的偏好 介绍部分 在常规冷启动解决方法中，基于内容的方法忽视了用户的偏好 基于混合内容的协同过滤方法当交互信息很稀疏的时候效果很不好 ...
2020-05-08 21:19 0 859 推荐指数：
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》论文阅读 (i)问题背景： 工业界的推荐系统/广告系统现在都会 ...
矩阵分解（MF）是最流行的产品推荐技术之一，但众所周知，它存在严重的冷启动问题。项目冷启动问题在Tweet推荐等设置中尤其严重，因为新项目会不断到达。本文提出了一种元学习策略来解决新项目连续到达时项目 ...
研究动机 异构信息网络是推荐系统中重要的数据表示。异构信息网络的推荐系统常常面临2个问题：如何去表示推荐系统的高级语义，如何向推荐系统中融入异构信息。在这篇文章中，我们首先将meta-graph融入到HIN-based推荐系统中，然后利用”MF+FM“的方法求解信息融合问题。对于每个 ...
Popularity Bias in Dynamic Recommendation Authors: Ziwei Zhu, Yun He, Xing Zhao, James Caverlee KDD'21 Texas A&M University 论文链接：http ...
Denoising Implicit Feedback for Recommendation Authors: 王文杰，冯福利，何向南，聂礼强，蔡达成 WSDM‘21 新加坡国立大学，中国科学技术大学，山东大学 论文链接：http://staff.ustc.edu.cn/~hexn ...
摘要 最近基于session的推荐系统火热起来，但是大多数的工作没有考虑用户长期的稳定偏好和演变。这篇文章提出了一个novel Behavior-Intensive Neural Network（B ...
SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy Authors: Jiawei Chen, Can Wang, Sheng Zhou, Qihao Shi, Yan Feng, Chun Chen WWW ...
A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification Zheng Z, Zheng L, Yang Y. A Discriminatively Learned CNN Embedding ...
