在推荐系统中,冷启动或长尾是一个常见的问题,模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是,冷启动样本积累的数据比较少,不足以通过训练得到一个好的embedding(通过user或item的id,映射到一个可学习的向量),进而导致模型在这部分样本上
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