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题名基于两阶段决策过程的多任务学习推荐系统
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作者
董旭
李鹏飞
仲兆满
李存华
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机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
淮海工学院计算机工程学院
江苏金鸽网络科技有限公司软件研发中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3608-3612,共5页
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文摘
为提高推荐系统的性能,将评分预测任务和排序任务在共享用户和item表示的基础上集成在一个多任务学习框架中,在训练过程中同时优化两个任务的参数集。为进一步提高泛化效果,将用户的决策过程分为两个阶段,即用户选择一个item进行交互(排序任务),再对其评分(评分预测任务)。在此基础上,提出一个可融合不同底层算法的通用多任务框架,在两个数据集上通过实验对其进行评估,实验结果表明,其优于现有的最先进的方法。
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关键词
多任务学习
推荐系统
两阶段决策过程
排序和评分
共享表示
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Keywords
multi-task learning
recommendation system
two-phase decision
rank and rate
share representation
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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