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2022
- On Designing a Two-stage Auction for Online Advertising
- Alleviating Cold-start Problem in CTR Prediction with A Variational Embedding Learning Framework
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paper review, implicit feedback, Recommendation System, WWW 17
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Tags paper review, implicit feedback, Recommendation System, WWW 17 paper link Abstract util2vec 을 제안: usage history, interaction records 를 활용 utilization-to-vector 제안한 방식의 세...
Abstract NLP 에서 dual encoder 로 불리는 two-tower 신경망 framework 를 어떻게 추천 시스템에 적용할 수 있는지 보임 추가로, Mixed Negative Sampling (MNS) 이라는 negative sampling 전략을 제안 일반적인 batch 또는 unigram...
With Mult-VAE, the authors introduce a generative model with multinomial likelihood, propose a different regularization parameter for the learning objective, and use Bayesian...
NeuMF unifies the strengths of MF and MLP in modeling user-item interactions.
Abstract the impact of User Fatigue has been mostly ignored in the literature User fatigue 란, 특정 유저에게 동일한 아이템을 반복적으로 보여줬을 때, 해당 아이템에 대해 빠르게 흥미를 잃는 현상을 의미한다.
여기서는 DNS (dynamic negative sampling) 전략으로 불림 Introduction DNS 방식은 item 크기가 클 때 낮은 효율을 보임 Two RQ(Research Questions) 전체 space 에서 negative sampling 을 하는것이 꼭 필요한가?...
Abstract 뉴스 추천을 위한 딥러닝 기반의 강화 학습 프레임워크를 제안한다. news feature 들과 user 의 preferences 의 변동성 (dynamic) 을 설명하는 것은 상당히 어렵다.
한줄 요약 LLM 기반 3-stage fine-tuning으로 Long-tail Query의 semantic gap을 해결하여 Taobao 검색에서 GMV +0.4%, few-recall query GMV +18.66% 달성.
Abstract 이 논문에서는 추천 시스템에서 sparse data 를 linear model 로 학습하는 방안을 제시했다. 학습에 사용한 training objective 는 closed-form solution 으로 표현될 수 있다.
Generalist Specialist Score (GS-score) 주어진 유저의 다양성을 수치적으로 측정하는 metric: GS-score 는 어떤 한 노래의 vector 와 사용자들의 vector 들 간 cosine similarity 의 평균을 측정한다.