长尾序列用户行为建模中可转移参数的学习(KDD-2020)
Posted Marcus-Bao
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本文给大家分享的是阿里和浙大合作发表在KDD-2020上的文章《Learning Transferrable Parameters for Long-tailed Sequential User Behavior Modeling》，提出从梯度对齐和对抗训练两方面来缓解序列建模任务中的长尾问题。
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Introduction & Motivation
序列推荐的结果很大程度上取决于用户历史交互数据的质量和体量，为了达到预期的性能，需要为每个用户提供足够的历史行为，以便进行充足的建模；然而，用户交互数量本质上服从一个长尾分布。如下图：
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