「小而美」的EasyRec来啦, 推荐系统迈入语言模型时代？

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嘿，记得给“ 机器学习与推荐算法 ”添加 星标 TLDR: 针对传统基于ID表示用户和物品的推荐算法在零样本学习场景中效果欠佳的挑战，本文提出了一种有效且易于使用的EasyRec框架，其能够无缝集成基于文本的语义理解与推荐空间中的协同信号。 论文： https://arxiv.org/pdf/2408.08821 代码： https://github.com/HKUDS/EasyRec 主页： https://sites.google.com/view/chaoh/home 0 导语 身处信息爆炸的时代，我们每天都面临着无数选择。网上购物、音乐播放、视频推荐——推荐系统已渗透进我们生活的方方面面。它们是如何运作的？又是如何帮助我们在信息的海洋中找到自己所需的呢？推荐系统的核心在于预测用户对项目的喜好，进而提供个性化的建议。传统方法多依赖用户的历史数据，但在新用户或新项目面前，这种方法显得力不从心，即所谓的“冷启动”问题。此外，用户 ………………………………