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TOOL · CL_219119 · Aug 25 · 05:22

RetrievalFormer: 双编码器Transformer用于冷门商品推荐

研究人员开发了RetrievalFormer，一个双编码器Transformer模型，用于高效的近似最近邻检索和冷门商品推荐。该模型解决了在不重新训练的情况下将新商品纳入共享搜索和推荐索引的挑战，这是传统ID-softmax推荐器的局限性。RetrievalFormer的基于内容的塔在冷启动场景中表现强劲，优于专用方法和无需训练的基线。