推薦

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-shi-learning.pdf 内容 巨大な推薦問題を解くために、ユーザベクトルと商品ベクトルをバイナリーコーディングするのが有用 関連研究 行列分解でベクトルを学習してから、バイナリーコーディングする２段階に分けた手法 scaled tanh関数を用いて、ベクトルの学習とバイナ

学会: AdKDD 2022 https://www.adkdd.org/Papers/Dynamic-collaborative-filtering-Thompson-Sampling-for-cross-domain-advertisements-recommendation/2022 内容 色々なドメインの知識を転移させて、推薦システムを作りたい。 トンプソンサンプリングでは自身のアームの結果を用いて Beta(Σclick, Σ(imp - click)) で事後分布を推定する。 提案手法ではユーザのコサイン類似度 S(u, v) を用いて自身以外