标签：scale 训练 Self 用户 Large item serving 冷启动 对比

背景

在推荐系统中存在用户行为稀疏的问题，特别是在召回阶段，用户有过交互的item只占非常少的一部分，只有这部分数据我们能用来训练，但是serving时要serving全库item，这可能会导致倾向热门的item，特别是对冷启动非常不友好。这篇论文引入来在CV、NLU中取得成功的对比学习方法，通过一个辅助任务来帮助主任务模型和底层embedding得到更充分的训练。

标签：scale,训练,Self,用户,Large,item,serving,冷启动,对比
来源： https://www.cnblogs.com/xumaomao/p/15922498.html

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