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MAMO: Memory-Augmented Meta-Optimization for Cold-start Recommendation阅读笔记
动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时的工作已经有不少方法使用元学习来缓解推荐系统冷启动问题，它们大部分都是基于MAML的，这种方法通常是为所有冷启动用户(物品)生成一个初始化向量，然后让这些冷启动用户(物品)经过少量训练就可以快速收敛到一个不错的值。但是上述这种方法会导MAMO: Memory-Augmented Meta-Optimization for Cold-start Recommendation阅读笔记
动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时的工作已经有不少方法使用元学习来缓解推荐系统冷启动问题，它们大部分都是基于MAML的，这种方法通常是为所有冷启动用户(物品)生成一个初始化向量，然后让这些冷启动用户(物品)经过少量训练就可以快速收敛到一个不错的值。但是上述这种方法会导