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利用光进行冷启动推荐：利用知识不确定性
来提升用户项目交互的性能
YangXiang∗LiFan∗ChenkeYin
Xi’anJiaotong-LiverpoolXi’anJiaotong-LiverpoolXi’anJiaotong-Liverpool
UniversityUniversityUniversity
Suzhou,Jiangsu,ChinaSuzhou,Jiangsu,ChinaSuzhou,Jiangsu,China
Yang.Xiang19@Li.Fan21@Chenke.Yin22@
MenglinKongChengtaoJi†
本McGillUniversityXi’anJiaotong-Liverpool
译Montreal,Quebec,CanadaUniversity
中
menglin.kong@mail.mcgill.caSuzhou,Jiangsu,China
3
vChengtao.Ji@
6
5摘要认识不确定性代表总不确定性的可减少部分，我们可
2
6以基于认识不确定性进一步优化推荐模型，以提高其
1.最近的生成模型推荐范式仍然面临与冷启动问题相关性能。为此，我们提出了一个C冷启动R推荐框架，该
2的挑战。现有的解决冷启动推荐的模型主要集中于获框架基于E认识U不确定性(CREU)。此外，CREU受成
0取更多知识以丰富嵌入或模型输入。然而，许多模型
5对距离估计器(PaiDEs)的启发，通过评估高维空间中
2没有评估它们利用可用训练知识的效率，导致提取了
:模型输出和权重之间的互信息，有效地、准确地衡量
v未被充分利用的重要知识，从而限制了冷启动性能的
i认识不确定性。通过在公共数据集上进行的广泛离线
x提升。为了解决这个问题，我们引入了认识不确定性
r实验评估了所提出的方法，进一步证明了CREU的优
a的概念，以间接定义模型利用训练知识的效率。由于
势和鲁棒性。源代码可在/EsiksonX/
∗Bothauthorscontributedequallytothisresearch.CREU获取。
†Correspondingauthor.
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