GPRec：面向深度推荐器的双层用户建模
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2024-10-29 v1 人工智能
摘要
GPRec 以可学习的方式将用户显式划分为组，并将他们与相应的群组嵌入对齐。我们设计了双重群组嵌入空间，通过对比正负模式来提供关于群组偏好的多样化视角。在个体层面，GPRec 从 ID 类特征中识别个人偏好，并优化所获得的个体表示使其独立于群组表示，从而为群组级建模提供稳健的补充。我们还提出了将 GPRec 灵活集成到各种 DRS 模型中的多种策略。在三个公开数据集上对 GPRec 的严格测试表明，推荐质量得到了显著提升。
引用
@article{arxiv.2410.20730,
title = {GPRec: Bi-level User Modeling for Deep Recommenders},
author = {Yejing Wang and Dong Xu and Xiangyu Zhao and Zhiren Mao and Peng Xiang and Ling Yan and Yao Hu and Zijian Zhang and Xuetao Wei and Qidong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.20730},
year = {2024}
}