論文Meta-Learning for User Cold-Start Recommendation走讀
文章把MAML算法中分任務的學習率也作爲元學習的一個目標。文章討論了推薦系統對於冷啓動用戶，非冷啓動用戶，常規用戶和折衷用戶的推薦性能。 場景：線下數據集。 摘要 推薦系統中的最新研究強調了應對冷啓動問題的重要性，即在推薦系統中建模新用戶或新商品的重要性。元學習方法最近在機器學習中變得越來越流行，用於學習對各種任務有用的表示形式。受與模型無關的通用建模的元學習啓發，我們設計了一個推薦框架，該推薦框
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