个人向推荐系统深度学习论文笔记.zip

数据集内包含训练集、测试集、验证集和每个商品对应的一张商品图像

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资源包含文件：课程报告word+源码及数据库sql文件 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125047261

随着互联网上的数字信息越来越多,用户如何有效地找到自己想要的内容成为一个新的挑战。推荐系统( recommender system)是一个用于处理数字数据过载问题的信息过滤系统,它能够根据从用户之前的活动所推断的偏好、兴趣和行为等信息快速地找出适合用户的内容。

为什么微信的推荐这么快，微信的推荐检索算法分析

推荐系统实例与最佳实践(Jupyter notebooks)

推荐系统旨在为用户推荐个性化的在线商品或信息, 其广泛应用于众多Web场景之中, 来处理海量信息数据所导致的信息过载问题, 以此提升用户体验. 鉴于推荐系统强大的实用性。

HadoopHDFS架构概述推荐系统框架图

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于没有手动标注用户兴趣的标签，现有方法总是遵循将这两个方面纠缠在一起的范式，这可能导致推荐准确性和可解释性较差。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一个对比学习框架，以将推荐的长期和短期兴趣（CLSR）与自我监督分开。具体来说，我们首先提出了两个独立的编码器来独立捕获不同时间尺度的用户兴趣。然后，我们从交互序列中提取长期和短期兴趣代理，作为用户兴趣的伪标签。然后设计成对对比任务来监督兴趣表示与其相应兴趣代理之间的相似性。最后，由于长期和短期利益的重要性是动态变化的，我们建议通过基于注意力的网络自适应地聚合它们进行预测。我们对电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集进行了实验。经验结果表明，我们的 CLSR 始终优于所有最先进的模型，并有显着改进：GAUC 提高了 0.01 以上，NDCG 提高了 4% 以上。进一步的反事实评估表明，CLSR 成功地实现了长期和短期利益的更强解耦。