2023 WWW ColdNAS: Search to Modulate for User Cold-Start Recommendation
简介
论文标题：
ColdNAS: Search to Modulate for User Cold-Start Recommendation
收录会议：
The WebConf 2023
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2306.03387.pdf
代码链接：
https://github.com/LARS-research/ColdNAS
合作机会：
清华大学电子系科研助理、博士后招聘（见文末）
引言
推荐系统旨在根据用户的喜好和需求，提供个性化的内容和服务，相关应用遍布各个领域。然而，推荐系统中的用户遵循长尾分布，大量用户只有少量的行为数据。此外，新用户不断涌现，他们在系统中也只有很少的历史数据。
对于这类用户，在实现个性化推荐过程中很容易出现过拟合，即推荐系统的用户冷启动问题，它是推荐系统一直面临的一个严重问题。考虑到现代推荐系统大多是基于含有大量参数的深度网络构建，需要大量的训练样本才能获得良好的效果ÿ
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