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[JA] Objective: データスパース問題に対処するために、ユーザーのプライバシーを保護しながらクロスドメイン推薦を行う。既存のPPCDRモデルは、ユーザーのインタラクション履歴から学習した単純な表現のみを転送し、他の有用な情報を見落としていたため、ユーザーの好みを正確に反映できていなかっ...
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[JA] Methodology: FUPMは、ユーザーのインタラクションデータとレビューテキストなどの追加データから、ユーザーの包括的な好みを学習する包括的な好み探索モジュールを提案する。次に、プライバシー保護されたローカルおよびグローバルプロトタイプを学習し、フェデレーテッドラーニング戦略を用...