微信提出推薦中的深度反饋網絡，在「看一看」數據集上達到SOTA

作者 | 謝若冰 出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100） 在推薦系統中，用戶的顯式反饋、隱式反饋、正反饋和負反饋都能夠反映用戶對於被推薦物品的偏好。這些反饋信息在推薦系統中十分有用。然而，現在的大規模深度推薦模型往往以點擊爲目標，只看重以用戶點擊行爲爲代表的隱式正反饋，而忽略了其它有效的用戶反饋信息。 作者在本文中關注用戶多種顯式/隱式和正/負反饋信息，學習用戶的無偏興趣偏好。具體地

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