arXiv · ML· Louis Castres Saint Martin, Clement Calauzenes, Alain Rakotomamonjy, Patrick Gallinari·· 5 小时前AI 评分39
COMPOTE：解决序贯推荐中多假设学习的坍缩问题
Compote: Collapse-Resistant Multiple Hypothesis Learning For Sequential Recommendation
AI 导读
提出多假设 Transformer 模型 COMPOTE，通过退火目标函数让假设 specialize 到不同目录区域，推理使用无归一化最大相似度规则。 在三个 Amazon Reviews 2023 基准上，COMPOTE 仅用 item ID 就优于强基线，消融实验证实增益来自退火目标而非容量或集成。
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