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原標(biāo)題：CIKM 2023｜TASTE：通過文本匹配緩解序列化推薦中流行偏差問題

關(guān)鍵字：商品,用戶,文本,模型,向量

文章來源：AI科技評論

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內(nèi)容摘要：作者丨劉正皓1、梅森1、熊辰炎2、李曉華1、于是 3、劉知遠(yuǎn)3、谷峪1、于戈1機(jī)構(gòu)丨1. 東北大學(xué)；2. 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)；3. 清華大學(xué)該論文發(fā)表于CIKM-2023論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2308.14029開源代碼：https://github.com/OpenMatch/TASTE1研究背景序列化推薦系統(tǒng)旨在根據(jù)用戶的瀏覽歷史動(dòng)態(tài)地為用戶推薦下一個(gè)商品，這在Ye…

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作者簡介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關(guān)注AI工程落地。