RS Meet DL(70)-[阿里]推薦中的個性化重排序
本文介紹的論文是：《Personalized Re-ranking for Recommendation》 排序是推薦系統中比較重要的一環，一般通過point-wise的方式對每一個物品計算一個得分，然後進行排序。但這樣做只考慮了單個物品與用戶之間的相關性，而忽略了物品之間的相互影響。因此本文在排序階段後設計了一個重排序（Re-ranking）的模塊，在考慮物品相關性的情況下對排序結果進行重排，一
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