KDD 2020（六） | 讓推薦不止懂你的下一刻心思...（作者帶你讀論文）

⬆⬆⬆              點擊藍字 關注我們 AI TIME歡迎每一位AI愛好者的加入！ 一、引言 主流推薦算法的訓練過程要求模型根據用戶過往行爲擬合用戶的下一個行爲。但只擬合「下一個行爲」存在侷限： 首先，推薦結果會趨向單一。比如當訓練數據中存在大量類似「裙子、裙子、裙子、裙子、裙子、髮飾」的序列時，由這個序列構造出來的大部分訓練樣本的標籤都是裙子，這會導致學出來的算法在用戶點擊裙子後依

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