先簡單歸納一下，后續記一個詳細的筆記把。 摘要部分 對於用戶冷啟動的解決方法，一般是先給出一些候選的商品，然后通過用戶對這些候選商品的偏好進行推薦。這么做有兩個問題： . 活躍度 后續行為信息很少的用戶 推薦的效果很差 .候選的商品過少或者不准備，不能夠較好的反應用戶的偏好 介紹部分 在常規冷啟動解決方法中，基於內容的方法忽視了用戶的偏好 基於混合內容的協同過濾方法當交互信息很稀疏的時候效果很不好 ...
2020-05-08 21:19 0 859 推薦指數：
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》論文閱讀 (i)問題背景： 工業界的推薦系統/廣告系統現在都會 ...
矩陣分解（MF）是最流行的產品推薦技術之一，但眾所周知，它存在嚴重的冷啟動問題。項目冷啟動問題在Tweet推薦等設置中尤其嚴重，因為新項目會不斷到達。本文提出了一種元學習策略來解決新項目連續到達時項目 ...
研究動機 異構信息網絡是推薦系統中重要的數據表示。異構信息網絡的推薦系統常常面臨2個問題：如何去表示推薦系統的高級語義，如何向推薦系統中融入異構信息。在這篇文章中，我們首先將meta-graph融入到HIN-based推薦系統中，然后利用”MF+FM“的方法求解信息融合問題。對於每個 ...
Popularity Bias in Dynamic Recommendation Authors: Ziwei Zhu, Yun He, Xing Zhao, James Caverlee KDD'21 Texas A&M University 論文鏈接：http ...
Denoising Implicit Feedback for Recommendation Authors: 王文傑，馮福利，何向南，聶禮強，蔡達成 WSDM‘21 新加坡國立大學，中國科學技術大學，山東大學 論文鏈接：http://staff.ustc.edu.cn/~hexn ...
摘要 最近基於session的推薦系統火熱起來，但是大多數的工作沒有考慮用戶長期的穩定偏好和演變。這篇文章提出了一個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 ...
