論文筆記：Meta-Graph Based Recommendation Fusion over Heterogeneous Information Networks （KDD 2017）
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 ...
原文：paper 5: Sliding Spectrum Decomposition for Diversified Recommendation (KDD'2021)
在一個大規模的推薦系統中，我們可以從三個角度來理解多樣化的推薦結果: quality: 供應與用戶興趣匹配 diversity: 發現 擴展用戶興趣 fairness: 對長尾和小眾items公平 對於quality, 可以來自用戶歷史興趣, 也可以是用戶興趣的發現和拓展. 我們可以對點擊率, 時長等行為建模, 進而轉化為分類 回歸問題 對於diversity, 我們需要度量items之間的相似 ...
2021-08-08 08:50 0 115 推薦指數：
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