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改革顺序推荐：学习动态用户兴趣与内容丰富的语言建模
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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
该文介绍了一种新的序列推荐策略LANCER，采用预训练语言模型的语义理解能力，在推荐系统中生成更加人性化的个性化推荐。实验证明该方法有效，并提供了有价值的见解。
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关键要点
- 提出了一种新的序列推荐策略LANCER。
- LANCER利用预训练语言模型的语义理解能力。
- 该策略弥补了先前序列建模方法对上下文信息的不足。
- LANCER能够生成更加人性化的个性化推荐。
- 实验证明该方法在多个基准数据集上有效，结果良好。
- 提供了对模型在序列推荐任务中的影响的有价值见解。
- 实验代码是公开可用的。
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