推荐系统中的偏好扩散

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了现有扩散模型推荐系统在个性化排名任务中的不足，提出了PreferDiff优化目标，以更好地捕捉用户偏好。此方法通过最小化变分上界和使用余弦误差提升与推荐任务的对齐性，从而显著提高排名效果和收敛速度，展现出优越的推荐性能和一般序列推荐能力。

研究提出了PreferDiff优化目标，解决扩散模型在个性化推荐中的不足。通过最小化变分上界和使用余弦误差，提高推荐效果和收敛速度，展现出优越的性能。

PreferDiff 个性化推荐 余弦误差 变分上界 扩散模型
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