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冷启动推荐
Learning Multi-Aspect Item Palette: A Semantic Tokenization Framework for Generative Recommendation
发表：2024/9/11
生成推荐系统多方面语义标记化文本重建任务长尾推荐问题冷启动推荐
本文提出了一种新的多方面语义标记化框架LAMIA，旨在提高生成式推荐系统的效果。与传统方法不同，LAMIA学习多个独立的嵌入，捕捉物品的多重语义特点。通过基于文本的重建任务进行领域特定微调，LAMIA在冷启动和长尾推荐任务上显著提高了推荐准确性。
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Knowledge-aware Graph Neural Networks with Label Smoothness
Regularization for Recommender Systems
发表：2019/5/11
知识图谱嵌入图神经网络推荐系统标签平滑正则化冷启动推荐知识感知推荐方法
本文提出KGNNLS模型，通过训练可辨识用户相关的知识图谱关系，将知识图谱转化为用户特定加权图，并结合标签平滑正则提升边权质量，实现端到端训练。该方法有效提升冷启动推荐性能，并具备良好扩展性，在多数据集上优于现有最优方法。
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