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Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders（KDD‘20）论文小结

Intro

《Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders》是清华大学崔鹏老师和阿里巴巴杨红霞合作发表在KDD2020上的论文，该论文的最大亮点就是argue了当下sequential recommendation中比较流行的seq2item的监督训练方法，并提出了一种有效的基于seq2seq的训练方法对传统的seq2item进行补全，读过之后大受启发。
关于sequential recommendation的简单介绍可以看我之前的深入探寻《Self-Attentive Sequential Recommendation》ICDM‘18。

所谓seq2item training strategy就是说，seq rec一般是将用户 t t t时刻之前的交互序列作为输入，

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    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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