핵심 개념
부정적 리저브워 전략은 추천 시스템의 점진적 학습을 위한 혁신적인 방법론이며, 사용자의 관심 변화를 고려하여 부정적 샘플을 효과적으로 추출합니다.
초록
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
통계
부정적 리저브워는 추천 시스템의 점진적 학습을 위한 혁신적인 방법론입니다.
사용자의 관심 변화를 고려하여 부정적 샘플을 효과적으로 추출합니다.
인용구
"부정적 리저브워 전략은 추천 시스템의 점진적 학습을 위한 혁신적인 방법론입니다."
"사용자의 관심 변화를 고려하여 부정적 샘플을 효과적으로 추출합니다."