【摘 要】
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为提高推荐系统的性能,将评分预测任务和排序任务在共享用户和item表示的基础上集成在一个多任务学习框架中,在训练过程中同时优化两个任务的参数集。为进一步提高泛化效果,
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,淮海工学院计算机工程学院,江苏金鸽网络科技有限公司软件研发中心
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为提高推荐系统的性能,将评分预测任务和排序任务在共享用户和item表示的基础上集成在一个多任务学习框架中,在训练过程中同时优化两个任务的参数集。为进一步提高泛化效果,将用户的决策过程分为两个阶段,即用户选择一个item进行交互(排序任务),再对其评分(评分预测任务)。在此基础上,提出一个可融合不同底层算法的通用多任务框架,在两个数据集上通过实验对其进行评估,实验结果表明,其优于现有的最先进的方法。
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