将废料转化为黄金亏损：BERT4Rec 真的比 SASRec 更好吗？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们的研究表明，如果采用和 BERT4Rec 相同的损失函数来训练两个模型，SASRec 在质量和训练速度方面都明显优于 BERT4Rec。此外，我们还展示了使用负采样可以有效地训练 SASRec，并且仍然优于 BERT4Rec，但负样本的数量应该远大于一个。
TRON是一个基于会话的可扩展Transformer推荐系统，使用了优化的负采样和列表损失函数，提高了推荐准确性。在大规模电子商务数据集的评估中，TRON提升了当前方法的推荐质量，与SASRec相比点击率提高了18.14%。
