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[JA] Methodology: ユーザーのポジティブな興味とネガティブな行動の違いに着目し、それぞれ異なるエンコーダーを用いて学習を行う。さらに、事前学習モデルとアイテム人気度に基づいた疑似インタラクションアイテムをサンプリングすることで、ポジティブ・ネガティブ両方の分布の完全性を確保する...

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[JA] Finding: 提案されたフレームワークは、データ分析と実験結果によって、従来のクロスドメインレコメンドシステムよりも効果的かつ先進的であることが実証された。

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