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Multi-modal Mixture of Experts Represetation Learning for Sequential Recommendation

计算机科学 推荐系统 情态动词 偏爱 人工智能 深度学习 机器学习 深层神经网络 人工神经网络 化学 高分子化学 经济 微观经济学
作者
Shuqing Bian,Xingyu Pan,Wayne Xin Zhao,Jinpeng Wang,Chuyuan Wang,Ji-Rong Wen
标识
DOI:10.1145/3583780.3614978
摘要

Within online platforms, it is critical to capture the dynamic user preference from the sequential interaction behaviors for making accurate recommendation over time. Recently, significant progress has been made in sequential recommendation with deep learning. However, existing neural sequential recommender often suffer from the data sparsity issue in real-world applications.
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