Talos：推薦システムにおけるTop-$K$精度の最適化

要約

推薦システムにおいて重要なTop-$K$精度の最適化は、計算コストが高く困難な課題です。本論文では、ランキング計算をスコアと閾値の単純な比較に置き換える新しい損失関数「Talos」を提案します。Talosは効率的な閾値推定と分布シフトへの頑健性を備え、理論と実験の両面でその有効性が実証されています。

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