用于表示具有多样兴趣用户的多口味混合模型
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2018-01-30 v2
摘要
大多数现有推荐方法隐式地将用户口味视为单峰的，从而在存在多个不同兴趣时产生“口味平均”的表示。我们表明，通过多口味混合模型恰当地对用户口味的多元本质建模，可大幅提升推荐质量。我们的结果对基于深度序列的模型和传统的分解模型均成立，并且对基线模型的精心选择与调参具有鲁棒性。在基于序列的模型中，这一改进以非常微小的模型复杂度代价实现，使得多口味混合模型成为对现有基线的一个直接改进。
引用
@article{arxiv.1711.08379,
title = {Mixture-of-tastes Models for Representing Users with Diverse Interests},
author = {Maciej Kula},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.08379},
year = {2018}
}