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生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），可广泛用于建模用户交互的生成过程。但是，它们遭受了内在的局限性，例如gan的不稳定性和VAE的限制代表能力。这种限制阻碍了复杂用户间生成过程的准确建模，例如由各种干扰因素引起的嘈杂相互作用。鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。 要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。 此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。 为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。 我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。 经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。 CCS概念鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。CCS概念
扩散推荐模型
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