論文筆記：MeLU: Meta-Learned User Preference Estimator for Cold-Start Recommendation
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： 1. 活躍度（后續 ...
原文：《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》論文閱讀
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 廣告系統現在都會用embedding技術生成物品 用戶的向量。通俗點講就是build一個向量嵌入層，把帶有原始特征的輸入向量轉換成一 ...
2021-06-18 17:26 0 377 推薦指數：
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