推荐系统序列化建模总结（三）
DISNSession Interest Extractor Layer：Self Attention+Bi-LSTMBias Encoding：分别构建了session的位置特征，Item在session的位置特征，Item在Sequence的位置特征。奇怪的是没有使用行为时间特征，个人感觉这类特...
推荐系统序列化建模总结（二）
3.5 CIKM’20 京东 | Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems [2]问题背景：已有工作缺少对用户多种行为的利用，缺少对...
推荐系统序列化建模总结（一）
大家好，我是对白。最近在做行为序列相关的工作，在这里对看过的论文做个总结。行为序列数据蕴含着用户的兴趣偏好，对该信息的挖掘可以提高推荐结果的准确性。对行为序列的建模可以归纳为两方面，特征工程和模型结构。特征是对某个行为过程的抽象表达，特征工程旨在更精确地刻画行为过程，需要对具体的业务场景有一定理解。...
9 篇顶会论文解读推荐中的序列化建模：Session-based Neural Recommendation
前言 本文对 Recurrent Neural Network 在推荐领域的序列数据建模进行梳理，整理推荐领域和深度学习领域顶会 RecSys、ICLR 等中的 9 篇论文进行整理。图片和文字来源于原文，帮助读者理解，有争议的请联系我。 Session-based neural recommenda...
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