3行で レコメンドエンジンの性能がよくなればなるほど、かつアイテムに偏りがある場合(ECサイトにおけるアイテムジャンルの偏りなど)、次第にレコメンド結果が似通ったアイテムに偏りがちになるという問題が存在します。 本論文ではその補正(calibrate)の方…

3行で ランク学習にたいする知識蒸留タスクに対する手法を提案する論文です。 利用方法として、モデルサイズを小さくして応答時間を良くしたり、オンラインでの学習を実現しやすくできることが考えられます。 背景 Deepを使ってレコメンドタスクを解くことを…