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数据驱动的推荐系统无偏差学习方法研究与应用.pdf

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    摘要

    推荐系统作为解决信息过载的有效工具，在信息检索、电子商务、个性化推

    荐等领域发挥着重要作用。推荐系统通过分析用户历史行为数据来推断用户偏好，

    并将用户可能感兴趣的物品呈现给用户。最常见的用户行为数据便是隐式反馈数

    据，它记录了用户与物品的历史交互行为，不明确反应用户的喜好程度。然而，

    用户通常与系统推荐的物品进行交互，系统中仍有海量物品没有机会被呈现在用

    户面前，这并不意味着用户对它们都不感兴趣。但推荐系统在利用隐式反馈数据

    训练模型时会将这些未被交互的物品全部视为用户不感兴趣的物品，由此造成曝

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