设备端个性化推荐
针对设备异构与动态内存，一次训练即可生成适配不同预算的个性化嵌入，兼顾用户偏好多样性。
Zheng, Ruiqi · Qu, Liang · Chen, Tong · 郑凯 · 史玉回 · Yin, Hongzhi
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2024
通过预训练全局嵌入表并生成个性化弹性嵌入，一次训练即可为不同内存预算的设备提供适配的嵌入，无需为每种预算重新训练。
根据权重选择嵌入块，在内存预算变化时能高效生成新的嵌入，无需重新训练，适应设备资源的动态变化。
将用户聚类分组，并为每组用户分配个性化嵌入，从而捕捉不同用户群体的偏好多样性。