کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Sequential Recommendation (SR) plays a pivotal role in recommender systems by tailoring recommendations to user preferences based on their non-stationary historical interactions. Achieving high-quality performance in SR requires attention to both item representation and diversity. However, designing an SR method that simultaneously optimizes these merits remains a long-standing challenge. In this study, we address this issue by integrating recent generative Diffusion Models (DM) into SR. DM has demonstrated utility in representation learning and diverse image generation. Nevertheless, a straightforward combination of SR and DM leads to sub-optimal performance due to discrepancies in learning objectives (recommendation vs. noise reconstruction) and the respective learning spaces (non-stationary vs. stationary). To overcome this, we propose a novel framework called DimeRec (\textbf{Di}ffusion with \textbf{m}ulti-interest \textbf{e}nhanced \textbf{Rec}ommender). DimeRec synergistically combines a guidance extraction module (GEM) and a generative diffusion aggregation module (DAM). The GEM extracts crucial stationary guidance signals from the user's non-stationary interaction history, while the DAM employs a generative diffusion process conditioned on GEM's outputs to reconstruct and generate consistent recommendations. Our numerical experiments demonstrate that DimeRec significantly outperforms established baseline methods across three publicly available datasets. Furthermore, we have successfully deployed DimeRec on a large-scale short video recommendation platform, serving hundreds of millions of users. Live A/B testing confirms that our method improves both users' time spent and result diversification.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
توصیه های پی در پی (SR) با استفاده از توصیه هایی به ترجیحات کاربر بر اساس تعامل تاریخی غیر ثابت ، نقش مهمی در سیستم های توصیه کننده ایفا می کند.دستیابی به عملکرد با کیفیت بالا در SR نیاز به توجه به نمایندگی مورد و تنوع دارد.با این حال ، طراحی یک روش SR که همزمان این شایستگی ها را بهینه می کند ، همچنان یک چالش دیرینه است.در این مطالعه ، ما با ادغام مدل های انتشار تولیدی اخیر (DM) در Sr ، این مسئله را مورد بررسی قرار می دهیم.DM ابزاری را در یادگیری بازنمایی و تولید تصویر متنوع نشان داده است.با این وجود ، ترکیبی ساده از SR و DM منجر به عملکرد زیر مطلوب به دلیل اختلاف در اهداف یادگیری (توصیه در مقابل بازسازی نویز) و فضاهای یادگیری مربوطه (غیر ثابت در مقابل ثابت) می شود.برای غلبه بر این ، ما یک چارچوب جدید به نام Dimerec را پیشنهاد می کنیم (\ textbf {di} ffusion با \ textbf {m} ulti-Interest \ textBf {e} nhanced \ textBf {rec} ammender).Dimerec به طور هم افزایی یک ماژول استخراج راهنمایی (GEM) و یک ماژول تجمع انتشار مولد (سد) را ترکیب می کند.گوهر سیگنال های راهنمای مهمی را از سابقه تعامل غیر ثابت کاربر استخراج می کند ، در حالی که سد از یک فرآیند انتشار تولیدی به شرط خروجی های GEM برای بازسازی و تولید توصیه های مداوم استفاده می کند.آزمایش های عددی ما نشان می دهد که DIMEREC به طور قابل توجهی از روشهای پایه در سه مجموعه داده در دسترس عمومی استفاده می کند.علاوه بر این ، ما با موفقیت Dimerec را در یک پلت فرم توصیه ویدیویی کوتاه در مقیاس بزرگ مستقر کرده ایم و صدها میلیون کاربر را خدمت می کنیم.آزمایش Live A/B تأیید می کند که روش ما هر دو زمان کاربران را صرف کرده و تنوع نتیجه گیری را بهبود می بخشد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
