Contrastive Learning for Sequential Recommendation

Sequential recommendation methods play a crucial role in modern recommender systems because of their ability to capture a user's dynamic interest from her/his historical inter-actions. Despite their success, we argue that these approaches usually rely on the sequential prediction task to optimi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Data engineering s. 1259 - 1273
Hlavní autoři:	Xie, Xu, Sun, Fei, Liu, Zhaoyang, Wu, Shiwen, Gao, Jinyang, Zhang, Jiandong, Ding, Bolin, Cui, Bin
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.01.2022
Témata:	Behavioral sciences Computer vision Conferences Contrastive Learning Data engineering Data mining Data models Deep Learning Multitasking Recom-mender Systems
ISSN:	2375-026X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!