arXiv · Information Retrieval· Parthiv Chatterjee, Dhiraj Golhar, Ummesalma Diwan, Sourish Dasgupta, Manjunath Joshi, Tanmoy Chakraborty·· 7 小时前AI 评分36
修复个性化编码器的有损用户偏好状态：REPAIR 方法
Not All Is Lost: Repairing Lossy User Preference States of Personalization Encoders
AI 导读
REPAIR 通过比较缓存表示与当前偏好状态，在紧凑学习坐标空间中修复个性化编码器的偏好状态。训练 REPAIR 后，Mamba4Rec 在 MovieLens 上 MRR 提升 3.96 点，远高于仅微调任务头的 0.19 点；IMPerSumm 在个性化生成中加权 PerSEval 提升最高 25.23%。所有实验中编码器和任务头保持冻结。
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