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【论文精读】DisCo: Graph-Based Disentangled Contrastive Learning for Cold-Start Cross-Domain Recommendat 源域中具有相似偏好的用户在目标域中可能会表现出不同的兴趣。因此，直接迁移嵌入可能会引入不相关的源域协同信息。提出了一个基于图的解耦对比学习框架，以捕捉细粒度的用户意图并过滤掉不相关的协同信息，从而避免负迁移。 具体而言，对于每个域，我们使用多通道图编码器来捕捉多样化的用户意图。然后，我们在嵌入空间中构建亲和图，并执行多步随机游走以捕捉高阶用户相似性关系。将一个域视为目标域，我们提出了一种以用户相似性为指导的解耦意图对比学习方法，以优化跨域的用户意图桥接。 阅读详情
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详解岭回归与L2正则化 最小二乘法存在不可逆和病态问题，导致解析解不可计算或不稳定，岭回归是一种有效的解决方法，以损失无偏性来换取稳定解， 本文介绍详细介绍了岭回归的基本原理，并从L2正则化角度来进行了解释。 阅读详情

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