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gSASRec：用负采样训练的序列推荐系统中减少过度自信的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
TRON是一个基于会话的Transformer推荐系统，通过优化的负采样提高了推荐准确性。TRON整合了SASRec和GRU4Rec+的前沿模型，使用top-k负采样和列表损失函数。在大规模电子商务数据集上评估，TRON提升了推荐质量，与SASRec相比点击率提高了18.14%。提供源代码和匿名数据集供进一步研究使用。
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关键要点
- TRON是一个可扩展的基于会话的Transformer推荐系统。
- TRON使用了优化的负采样技术。
- 整合了SASRec和GRU4Rec+的前沿模型。
- 采用top-k负采样和列表损失函数。
- 在大规模电子商务数据集上评估，TRON提升了推荐质量。
- 与SASRec相比，点击率提高了18.14%。
- 提供源代码和匿名数据集供进一步研究使用。
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