BriefGPT - AI 论文速递
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时间的重要性：通过强大的用户停留时间注入来增强预训练新闻推荐模型
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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
该论文提出了两种新的停留时间注入策略，通过分析停留时间，改进了用户点击和用户偏好识别的能力。实验证明这两种策略显著提高了推荐性能，对用户停留时间信息具有健壮性。
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关键要点
- 该论文提出了两种新的停留时间注入策略：停留时间权重（DweW）和停留时间感知（DweA）。
- 通过对停留时间的详细分析，改进了有效用户点击和用户偏好的识别能力。
- 结合初始行为输入，构建了更可靠的用户偏好模型。
- 在MSN网站的真实新闻数据集实验中，验证了这两种策略显著提高了推荐性能。
- 该方法对用户停留时间信息具有健壮性，即使在停留时间数据完全丢失的情况下，仍能推荐高质量内容。
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