• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation скачать в хорошем качестве

A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation 2 недели назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation

The speaker examines fairness in recommender systems for bundles, focusing on exposure allocated to products. A multi-level evaluation framework measures exposure disparity at bundle and item levels using recall, NDCG, and fairness metrics such as Gini/SSG. Experiments on music, books, and fashion datasets with several state-of-the-art models reveal amplified popularity bias and differing frequency distributions across domains. Results show no single model excels across accuracy and fairness simultaneously. Bundle-level fairness can mask item-level unfairness, necessitating multi-faceted evaluation. User behavior groups (bundle- vs item-preferring) affect fairness outcomes. Future work targets optimizing multi-view aggregation and expanding fairness dimensions.

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5