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Efficient Pointwise-Pairwise Learning to Rank for News Recommendation
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内容提要
本研究提出了一种新框架，将点式相关性预测与逐对比较结合，提升新闻推荐的个性化排序效果。实验结果显示，该方法在MIND和Adressa数据集上优于现有最佳方法，解决了在保持高效性和准确性的同时进行有效比较的挑战。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，将点式相关性预测与逐对比较结合。
- 该框架提升了新闻推荐的个性化排序效果。
- 实验结果显示，该方法在MIND和Adressa数据集上优于现有最佳方法。
- 研究解决了在保持高效性和准确性的同时进行有效比较的挑战。
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