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论文标题：BeyondUserEmbeddingMatrix:LearningtoHashforModelingLarge-ScaleUsersinRecommendation(后台回复【prehash】可下载论文)处理「大规模数据」和「冷启动用户」是推荐系统的两大挑战。.在真实场景（千万级别用户）下，很难利用用户的embedding矩阵储存个性化的...
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SIGIR2020最佳论文解读出炉，可缓解排名问题的马太效应？,马太,sigir,论文,算法,相关度作者|陈大鑫编辑|青暮凡是少的，就连他剩下的也要夺过来。凡是多的，还要让他他多多益善。
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前言在推荐系统中，往往可以通过用户交互序列来动态获取用户的偏好。物品的语义信息往往随着时间和用户发生改变，因此为了更加有效的从用户动态的交互序列中抽取特征完成物品语义信息的更新，本文提出了一种针对于next-item推荐的框架，其主要基于序列超图完成推荐。
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【论文笔记】SIGIR2020RethinkingItemImportanceinSession-basedRecommendation_恒治学-程序员秘密技术标签：推荐系统会话推荐深度学习推荐系统深度学习
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值得一提的是,阿里巴巴研究团队在SIGIR2020上表现突出,共有29项研究成果入选,在多个成果中展现了AI在理解文本信息任务上的突破。本次分享会中,阿里巴巴学术合作...