在热门内容中找到兴趣的针：通过建模项目曝光来改善检索

本研究解决了推荐系统中存在的热门内容偏见问题，提出了一种曝光感知的检索评分方法，明确建模项目的曝光概率并在推理时调整检索质量。通过在线A/B实验，该方法实现了独特检索项目增加25%和过于热门内容主导度减少40%的显著成果，体现了在保持用户参与度的同时，减轻流行偏见的新策略。

本研究提出了一种曝光感知的检索评分方法，有效解决推荐系统中的热门内容偏见问题。在线实验结果显示，该方法使独特检索项目增加25%，热门内容主导度减少40%。

建模 推荐系统 曝光感知 检索评分 流行偏见 热门内容
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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