摘要近年来,Hashtag推荐任务吸引了很多研究者的关注。目前,大部分深度学习方法把这个任务看作是一个多标签分类问题,将Hashtag看作为微博的类别。但是这些方法的输出空间固定,在没有进行重新训练的情况下,不能处理训练不可见的Hashtag。然而,实际上Hashtag会随着时事热点不断快速更新。为了解决这一问题,该文提出将Hashtag推荐任务建模成小样本学习任务。同时,结合用户使用Hashtag的偏好降低推荐的复杂度。在真实的推特数据集上的实验表明,与目前最优方法相比,该模型不仅可以取得更好的推荐结果,而且表现得更为鲁棒。
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基于小样本学习的个性化Hashtag推荐
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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