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fcs 文章精要：中国科学技术大学刘淇教授团队——一个通用的长尾物品表征增强的用户时序行为建模框架 |
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论文标题：
期刊：
作者：mingyue cheng, qi liu, wenyu zhang, zhiding liu, hongke zhao, enhong chen
发表时间： 15 dec 2024
doi：
微信链接：
针对基于时序行为的用户兴趣建模问题，中国科学技术大学刘淇教授团队撰写了研究论文：一个通用的长尾物品表征增强的用户时序行为建模框架。
文章信息
标 题：
a general tail item representation enhancement framework for sequential recommendation
引用格式：
mingyue cheng, qi liu, wenyu zhang, zhiding liu, hongke zhao, enhong chen. a general tail item representation enhancement framework for sequential recommendation. front. comput. sci., 2024, 18(6): 186333
阅读原文：
文章概述
文章旨在提出一个通用的长尾物品增强的用户时序行为建模框架，基于长尾物品上下文情境信息来进一步提升其表征效果，提升用户兴趣建模性能。
技术步骤
不同于传统的用户时序行为建模框架，额外地引入了面向长尾物品的上下文表征增强模块。通过提取每个长尾物品所在的上下文信息，采用动量更新的方式，保证了上下文表征增强模块的动态更新。
实验结果
大量实验结果表明，基于文本提出的长尾物品增强表征学习技术，可有效提升长尾物品表征效果，进一步提升用户兴趣的建模精度，并在下一个物品推荐任务中具有更优的性能表现。
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