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在推荐系统中，使用嵌入表示用户和商品。已知： 用户嵌入矩阵

[不定项选择题]
在推荐系统中，使用嵌入表示用户和商品。已知： 用户嵌入矩阵 U\in\mathbb{R}^{N\times d}（N=用户数，d=嵌入维度） 商品嵌入矩阵 V\in\mathbb{R}^{M\times d}（M=商品数） 用户 i 对商品 j 的预测评分为 \hat{r}_{ij}=U_iV_j^{T} 其中 N 和 M 都比较小 以下哪些操作能够提升模型效果？ 
  • 将嵌入维度 d从16增加到256
  • 对 U_i 和 V_j进行 L2归一化：\tilde{U}_i=\dfrac{U_i}{\|U_i\|_2},\ \tilde{V}_j=\dfrac{V_j}{\|V_j\|_2} 
  • 用商品ID的独热编码直接作为输入特征
  • 添加有效的负采样损失函数：L=-\log(\sigma(\hat{r}_{ij}))-\sum_{k=1}^{K}\log(\sigma(-\hat{r}_{ik}))
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来自：2026年-华为-1月...
难度：
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