《MeLU：Meta-Learned User Preference Estimator for Cold-Start Recommendation 》论文走读
摘要 本文提出了一种新的推荐系统，解决了基于少量样本物品来估计用户偏好的冷启动问题。为了确定用户在冷启动状态下的偏好，现有的推荐系统，如Netflix，最初向用户提供商品，我们称这些物品为候选商品。然后根据用户选择的物品提出建议。以往的推荐研究有两个局限性:(1)消费了少量商品的用户推荐不佳，(2)候选的商品过少或者不准备，不能够较好的反应用户的偏好。为了克服这两个限制，我们提出了一种基于元学习的
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