2024年1月29日
阿里序列建模论文：《BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer》
摘要： 背景 论文指出，SASRec 和 基于RNN的序列推荐模型存在以下几个限制： 只利用了单向的信息进行建模，单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能力 假定存在一个严格有序的序列，但这并非总是可行的 为了解决这些局限性，论文提出了一种名为 BERT4Rec 的序列推荐模型，该模型采用深度双向自注意力机 阅读全文
posted @ 2024-01-29 16:44 AI_Engineer 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
阿里长序列建模论文MIMN：《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction》
摘要： 背景 这里阿里2019 kdd提出的长序列建模论文，在阿里电商场景下，其中90%特征都是序列特征，且建模的序列长度为1000时比序列长度为100时auc能带来0.6%的提升。但是长序列建模受到了存储和延迟的双重制约 论证主要有两点贡献： 从服务系统的角度来看，论文通过设计一个名为 UIC（用户兴趣中 阅读全文
posted @ 2024-01-29 16:06 AI_Engineer 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)