想在视频标注上省钱？这里有一个面向视频推荐的多视图主动学习

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点击上方“ CVer ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：机器之心 IJCAI 2019 已于 8 月 10 日至 16 日在中国澳门隆重召开，本届大会共收到 4752 篇有效提交论文，收录 850 篇，接收率为 17.9%。据机器之心了解，阿里文娱摩酷实验室共有 5 篇论文被接收。 本文是对论文《Multi-View Active Learning for Video Recommendation》的解读。 该论文由南京航空航天大学、阿里文娱摩酷实验室合作完成，旨在降低视频推荐模型训练中的视频标注代价。 链接：https://www.ijcai.org/proceedings/2019/0284.pdf 一、 背景 视频推荐系统在视频网站的个性化推荐任务中扮演着重要角色。在基于内容的视频推荐算法中，针对每一个用户-视频对，推荐模型都会给出一个预测值，表示用户观看 ………………………………