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基于元數(shù)據(jù)增強(qiáng)的多模態(tài)會(huì)話推薦模型

摘要： 為學(xué)習(xí)會(huì)話推薦中不同項(xiàng)目屬性的共享表示和提升推薦性能，提出一種基于元數(shù)據(jù)增強(qiáng)的多模態(tài)會(huì)話推薦模型。應(yīng)用項(xiàng)目元數(shù)據(jù)模態(tài)感知模塊從項(xiàng)目元數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)不同項(xiàng)目屬性的共享表示，將離散重組編碼學(xué)習(xí)集成到推薦模型中，設(shè)計(jì)一種雙循環(huán)知識(shí)蒸餾框架，最大化不同通道學(xué)習(xí)到的會(huì)話嵌入的互信息。與現(xiàn)有主流模型相比，該模型在大壓縮比下實(shí)現(xiàn)了快速推理，展示出優(yōu)越的推薦性能。 （共7頁）

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