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Session-Based Recommender Systems: A Stochastic Process of User Interests in Latent Space
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将用户兴趣视为潜在空间中的随机过程，以应对会话推荐系统中的数据不确定性、流行度偏差和曝光偏差。实验结果表明，该方法有效减轻了这些偏差。
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关键要点
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本研究针对会话推荐系统中的数据不确定性、流行度偏差和曝光偏差问题。
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提出将用户兴趣视为潜在空间中的随机过程。
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通过去偏项目嵌入、建模用户兴趣和引入虚假目标来解决这些问题。
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实验结果表明，该方法在多个数据集上有效减轻了偏差。
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