基于聚类和用户交互嵌入配置文件的高效无限用户 - 项目规模推荐系统

本文介绍了一种应用图神经网络和对比学习框架来提取用户偏好的新方法，该方法结合了软聚类架构，极大地减少了推断过程的计算成本，实验表明该模型能以低计算成本学习用户偏好，并具有较高的准确性，我们将其称为 EfficientRec。

本文提出了一种基于树的方法来解决推荐系统中引入更复杂模型时的计算困难问题。该方法在真实数据集和淘宝广告平台的测试中表现良好。