文件名称:
RecSys-Note:主要专注于对抗训练和RecSys的前沿研究-源码
开发工具:
文件大小: 26kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：RecSys注意
在对抗性训练和推荐系统相交处的前沿纸上的注释。
关于RS基本部分的注释。
快速直接：
1. RS的基本部分
关于浅层模型的注意事项
2.对抗训练（通过添加对抗扰动）
在AMF上的纸质笔记
标题：推荐的职业广告个性化排名[ :glowing_star: 首先使用BPR训练MF，然后在APR框架下对其进行进一步优化]
SACRA上的纸质笔记
标题：要进行比较的对抗性学习：基于位置的社交网络中的自我专注的潜在客户推荐[ :glowing_star: 潜在客户推荐，通过对抗性培训在用户的历史签到之间进行比较来进行推荐]
3.对抗学习（生成对抗网络-使用生成器和鉴别器）
APOIR上的纸质便笺
标题：对抗性兴趣点推荐[ :glowing_star: 地理和社会影响力也纳入其中]
级联DQN上的纸质便笺
标题：基于强化学习的推荐系统的生成式对抗用户模型[ :glowing_star: 使用估计的用户行为模型φ和相应的奖励函数r作为模拟环境，然后使用强化学习获得推荐策略。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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