今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文，除考虑位置本身的影响外，还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响，一起来看一下。...

基于此，本文提出 Graph4Rec 将 GNN 用于推荐系统的训练范式统一为 graphs input、random walk generation、ego graphs generation、pairs generation 和 GNN selection 等几个部分，通过该训练 pipeline 可以很容易地建...

目前，在清洗数据构造正负样本时，由于日志的延迟上报问题，在点击事件的问题中构造样本时，往往会出现将曝光未点击数据误以为是负样本的情况，可真实的负样本真的是这样吗？...

近些年来，随着互联网的迅速发展，用户在各种在线平台上接收到海量的信息，信息爆炸成为一个关键性问题。在此背景下，推荐系统逐步渗透到人们工作生活的各个场景，已成为不可或缺的一环。它不仅可以帮助用户快速获得想要的信息...

作者：十方当我们在做推荐系统模型时,有考虑过模型推荐结果的可解释性吗?比方说推荐系统给用户推荐了item A,并在推荐结果后标明该用户最要好的朋友喜欢item A,或者和该用户有着相似兴趣(协同过滤...

作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP搜索推荐 整理 | NewBeeNLP

最近在看相关资料，发现相关论文不是特别多，所以比较疑惑为什么。是因为这个方向比较新，做的人还比较少呢，还是说相比其他深度学习方法（比如CNN）并没有优势，所以本身没有研究价值呢？...

From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘

以推荐系统为例，视频 embedding 分为基于内容的 embedding 和基于行为的 embedding

目前主流的基于图神经网络的推荐系统由于在实验数据集以及评估指标上存在较大差异，导致不能直接进行比较。换句话说，没有统一的benchmark来进行评判。另外，许多基于图神经网络推荐系统只在小规模数据集上提供了一个简单...