原文:paper 5: Sliding Spectrum Decomposition for Diversified Recommendation (KDD'2021)

在一个大规模的推荐系统中,我们可以从三个角度来理解多样化的推荐结果: quality: 供应与用户兴趣匹配 diversity: 发现 扩展用户兴趣 fairness: 对长尾和小众items公平 对于quality, 可以来自用户历史兴趣, 也可以是用户兴趣的发现和拓展. 我们可以对点击率, 时长等行为建模, 进而转化为分类 回归问题 对于diversity, 我们需要度量items之间的相似 ...

2021-08-08 08:50 0 115 推荐指数:

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Paper】Awesome-CVPR2021-Low-Level-Vision

Awesome-CVPR2021-Low-Level-Vision 整理汇总下今年CVPR图像重建(Image Reconstruction)/底层视觉(Low-Level Vision)相关的论文和代码,括超分辨率,图像去雨,图像去雾,去模糊,去噪,图像恢复,图像增强,图像去摩尔纹,图像修复 ...

Wed Jun 30 01:19:00 CST 2021 0 791
1129 Recommendation System

方法一:暴力求解,超时凉凉~~ 方法二: 用map1记录结点和其出现次数。 用map2记录 结点最小且出现次数最多 的前 K 个结点。 用map2初始化vector,排序后输 ...

Tue Mar 17 22:20:00 CST 2020 11 220
 
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