预训练模型提升推荐系统:探索多样性与覆盖率
本文主要探讨了基于神经网络的预训练多推荐生成模型在提升推荐系统多样性与覆盖率中的应用。研究聚焦于解决推荐系统中多样性不足的问题,提出了名为EST-DR的新方法,该方法利用用户的个体多样性,并借助预训练模型生成不同的推荐,从而避免了传统重排名方法可能带来的限制。 1. 推荐系统概述 推荐系统是现代数字服务中不可或缺的一部分,它们通过分析用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的商品、内容或服务推荐。协同过滤是推荐系统中最常用和最成功的算法之一,其核心是假设具有相似历史行为的用户在未来也会对相似的项目感兴趣。 2. 多样性与覆盖率挑战 尽管协同过滤能够提供高度相关的推荐,但它可能导致推荐列表过于同质化,缺乏新颖性和多样性。这限制了用户发现新内容的可能性,降低了推荐系统的覆盖率。因此,研究者开始关注如何在保持推荐精度的同时,增加推荐的多样性和新颖性。 3. EST-DR方法 本文提出的EST-DR方法首先考虑了用户的个体多样性,然后利用预训练的神经网络模型来生成不同的推荐列表。与传统的基于重排名的方法不同,EST-DR采用聚类技术将用户分组,每个组内的用户具有相似的多样性特征。这种方法旨在扩大用户接触到的推荐项目的范围,提高推荐的覆盖率。 4. 实验与结果 实验在多个领域数据集上验证了EST-DR方法的有效性。结果显示,EST-DR能够在保持可接受的推荐精度的同时,显著提高推荐的多样性和覆盖率,从而为用户提供更丰富的体验。 5. 结论与未来工作 EST-DR为推荐系统多样性提供了新的解决方案,但仍有改进空间。未来的研究可以探索如何进一步优化预训练模型,以及如何结合其他推荐策略,如基于内容的推荐,以增强推荐系统的整体性能。 这篇论文在推荐系统领域提出了一个创新的多样性推荐方法,强调了预训练模型在增强推荐多样性和覆盖率中的作用,为构建更加全面和用户友好的推荐系统提供了新的思路。
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