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초록·키워드
Feature selection plays an important role in deep recommender systems, as it selects the most relevant features, to improve recommendation performance and accuracy of models. However, most existing feature selection methods are often static as they do not adapt to the dynamic nature of recommender systems, they neglect the significance of a specific feature towards the user-item interaction of the recommendation task rather than aim to select a fixed subset of features. In this paper, we propose an adaptive and e ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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