2022年6月10日
Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks阅读笔记
摘要： #动机 本文是2021年SIGIR上的一篇论文。如今embedding技术在推荐系统中已经取得了巨大成功，但是这种技术对数据要求较高且存在着冷启动问题。对于只有少量交互信息的物品，它们的id embedding成为cold id embedding。cold id embedding有以下两个问题： 阅读全文
posted @ 2022-06-10 17:14 South1999 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑