基于自监督的预训练在推荐系统中的研究

杨纪元, 马沐阳, 任鹏杰, 陈竹敏, 任昭春, 辛鑫, 蔡飞, 马军

山东大学学报(理学版) ›› 2024, Vol. 59 ›› Issue (07) : 1 -26.

PDF
山东大学学报(理学版) ›› 2024, Vol. 59 ›› Issue (07) : 1 -26.

基于自监督的预训练在推荐系统中的研究

    杨纪元, 马沐阳, 任鹏杰, 陈竹敏, 任昭春, 辛鑫, 蔡飞, 马军
作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

近来涌现一批研究工作探讨如何将预训练技术应用在推荐场景下并构造预训练任务,以此提升最终的推荐性能。对现有的基于预训练的推荐模型研究进展进行重点综述;并对不同的预训练方法进行分类和比较,在3个推荐系统基准数据集上对一些代表性模型进行实验和分析,相关的数据集和代码已开源;最后对预训练的推荐模型的未来发展趋势进行总结和展望。

关键词

推荐系统 / 综述 / 预训练模型 / 自监督学习

Key words

引用本文

引用格式 ▾
基于自监督的预训练在推荐系统中的研究[J]. 山东大学学报(理学版), 2024, 59(07): 1-26 DOI:

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

76

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/