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摘要
摘要
推荐系统已经成为向用户提供个性化推荐的重要工具，特别是在大数据时
代。然而，随着用户和物品数量的增加，在推荐用户感兴趣的物品时，保持准确
性和效率之间的平衡变得越来越困难。知识蒸馏是一种解决这个问题的方法．它
可以将大型推荐模型压缩成较小的模型，同时保持其准确性。
尽管知识蒸馏在实时推荐系统领域取得了重大进展，但本文发现现有的方
法仍存在流行度偏差放大的问题，使得用户体验受到严重恶化。为了解决这
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