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【卢菁老师说】推荐系统顶会论文灌水!如何破解
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为啥这几年感觉推荐系统的顶会论文都是灌水? 不要说这几年,几年前的超级经典巨作的Wide&Deep、DeepFM、DIN这些模型放在一下大型互联网公司的的某些广告推荐场景性能都不如Dnn直接梭哈,是不是觉得很奇怪?个人认为推荐系统领域的论文一定要看文章的序言(introduction),即看作者遇到的问题及其思考,你如何知道一篇文章对自己有用?就是看作者抽象出的问题是否是你们的痛点。不同于NLP、CV领域的多种类型任务有着近乎于统一的目标,推荐系统的任务更靠近下游,更靠近用户本身,不要说特征更加难以捉摸,甚至连最初定下的目标本身是否正确都是个问题。这就需要让我们非常精准的把握当下遇到的问题是什么?有的时候一篇文章仅仅是提出一个好的问题、或者将某个现象背后的本质问题指出,就已经是最佳顶会的级别了。
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