DiffCold: Modelo generativo por difusión para recomendación con arranque frío
DiffCold resuelve el dilema del seesaw: unifica representaciones de ítems fríos y cálidos con un modelo generativo por difusión. ¡Mejora el rendimiento!
#recomendación en frío
Cerrando la brecha semántico-colaborativa con grafos asimétricos
Shallow-RHS: grafo asimétrico que soluciona el cold-start generando embeddings de contenido nuevo sin interacciones. Ideal para recomendación.