Core Concepts
부정적 리저브워 전략은 추천 시스템의 점진적 학습을 위한 혁신적인 방법론이며, 사용자의 관심 변화를 고려하여 부정적 샘플을 효과적으로 추출합니다.
Abstract
추천 시스템의 중요성과 점진적 학습의 필요성 강조
부정적 리저브워 전략의 개념 소개
사용자 관심 변화를 추적하고 부정적 샘플을 추출하는 방법 설명
실험 결과를 통해 제안된 방법의 효과적인 성능 입증
Stats
부정적 리저브워는 추천 시스템의 점진적 학습을 위한 혁신적인 방법론입니다.
사용자의 관심 변화를 고려하여 부정적 샘플을 효과적으로 추출합니다.
Quotes
"부정적 리저브워 전략은 추천 시스템의 점진적 학습을 위한 혁신적인 방법론입니다."
"사용자의 관심 변화를 고려하여 부정적 샘플을 효과적으로 추출합니다."