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基于排序蒸馏的序列化推荐算法
1
作者
杨兴耀
张君
+3 位作者
于炯
李梓杨
许凤
梁灏文
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2475-2483,共9页
为解决当前基于知识蒸馏的推荐算法排名有效性和效率低,以及现有知识蒸馏模型更强调的是静态和单一知识迁移的问题,提出一种基于排序蒸馏的序列化推荐算法。训练一个性能优越、规模大的教师模型,训练一个符合移动终端设备的小模型即学...
为解决当前基于知识蒸馏的推荐算法排名有效性和效率低,以及现有知识蒸馏模型更强调的是静态和单一知识迁移的问题,提出一种基于排序蒸馏的序列化推荐算法。训练一个性能优越、规模大的教师模型,训练一个符合移动终端设备的小模型即学生模型,使学生模型在教师模型的指导下学习排序。学生模型实现了与教师模型相似的排名性能,且学生模型规模较小提高了在线推荐效率。通过在数据集MovieLens和Gowalla上的实验,验证了该模型增强了学生模型的学习效果,缓解了学生模型学习不充分导致排名不佳的问题。模型可以自然地运用于序列化推荐的模型中,具有很好的通用性。
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关键词
排序蒸馏
迁移学习
模型压缩
卷积神经网络
序列化推荐
合并
蒸馏
混合加权
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职称材料
题名
基于排序蒸馏的序列化推荐算法
1
作者
杨兴耀
张君
于炯
李梓杨
许凤
梁灏文
机构
新疆大学软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2475-2483,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62262064、61862060)
新疆维吾尔自治区教育厅基金项目(XJEDU2016S035)
+1 种基金
新疆大学博士科研启动基金项目(BS150257)
新疆维吾尔自治区自然科学基金面上基金项目(2022D01C56)。
文摘
为解决当前基于知识蒸馏的推荐算法排名有效性和效率低,以及现有知识蒸馏模型更强调的是静态和单一知识迁移的问题,提出一种基于排序蒸馏的序列化推荐算法。训练一个性能优越、规模大的教师模型,训练一个符合移动终端设备的小模型即学生模型,使学生模型在教师模型的指导下学习排序。学生模型实现了与教师模型相似的排名性能,且学生模型规模较小提高了在线推荐效率。通过在数据集MovieLens和Gowalla上的实验,验证了该模型增强了学生模型的学习效果,缓解了学生模型学习不充分导致排名不佳的问题。模型可以自然地运用于序列化推荐的模型中,具有很好的通用性。
关键词
排序蒸馏
迁移学习
模型压缩
卷积神经网络
序列化推荐
合并
蒸馏
混合加权
Keywords
sequencing distillation
transfer learning
model compression
convolutional neural network
sequential recommendation
combined distillation
hybrid weighting
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于排序蒸馏的序列化推荐算法
杨兴耀
张君
于炯
李梓杨
许凤
梁灏文
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
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