融合遷移學(xué)習(xí)和解糾纏負(fù)采樣的去偏推薦方法

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摘 要：針對(duì)現(xiàn)有去偏推薦方法在選擇負(fù)樣本時(shí)將樣本作為一個(gè)整體考慮導(dǎo)致的采樣偏差問(wèn)題，以及不平衡的熱門(mén)-長(zhǎng)尾項(xiàng)目表征學(xué)習(xí)無(wú)法有效緩解數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題，提出融合遷移學(xué)習(xí)和解糾纏負(fù)采樣的去偏推薦方法（DTDN）。該方法首先利用交互行為中的對(duì)撞效應(yīng)設(shè)計(jì)負(fù)采樣模塊;其次，根據(jù)采樣數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)特征解耦模塊對(duì)用戶和正負(fù)樣本的特征進(jìn)行解耦表征學(xué)習(xí)（DRL）;然后，在表征學(xué)習(xí)階段引入遷移學(xué)習(xí)模塊，以對(duì)齊熱門(mén)項(xiàng)目和長(zhǎng)尾項(xiàng)目的表征分布;最后，基于解耦表征設(shè)計(jì)樣本選擇器去除數(shù)據(jù)中的固有偏差，幫助模型準(zhǔn)確學(xué)習(xí)用戶和正負(fù)樣本特征中的規(guī)律。（剩余17030字）