NIPS'21「微信」推薦系統:結合課程學習的多反饋錶征解耦

智源社區 2022-01-08 02:40:30 阅读数:666

nips 征解

論文標題:

Curriculum Disentangled Recommendation with Noisy Multi-feedback

論文鏈接:

https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/e242660df1b69b74dcc7fde711f924ff-Paper.pdf

從多反饋中學習解耦的錶征可以提昇推薦系統的性能和可解釋性,但是存在以下挑戰:

多重反饋是複雜的:不同類型的反饋(如點擊,曝光未點擊和不喜歡等)以及不同的用戶意圖之間存在複雜的關系;

多反饋是有噪聲的:在特征和標簽中都存在噪聲(無用)信息,這可能會降低推薦性能。

為了解决上述問題,本文提出CDR,提出利用協同過濾動態路由機制去噪並挖掘不同意圖之間的關系,同時利用課程學習,從易到難,並且在標簽級別去噪。

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