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机器学习与推荐算法
汇集经典的推荐技术，公众号：机器学习与推荐算法
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谷歌 | 物品-语言大模型推荐系统
数据
性能
推荐系统
编码
模型
TLDR: 当前将大语言模型用于推荐系统存在三方面问题：1）大语言模型不在推荐系统数据上训练，并且推荐数据通常不公开可用。2）用户交互数据通常与自然语言文本模式不同，无法确定大语言模型能否从交互数据中学习到更多的重要知识。3）难以同时适配不同的用例训练。为解决以上限制，本文提出了一个物品语言模型，其由一个物品编码器和一个冻结的大语言模型组成，前者对用户交互信息进行编码以生成与文本对齐后的物品表示，后者用保留的预训练知识理解这些物品表示。本文进行了大量的实验，证明了语言对齐和用户交互知识在物品编码器中的重要性。
张小磊
2024-07-05
114
0
SIGIR2024 | M3oE: 多域多任务混合专家推荐框架
数据
优化
框架
模型
设计
TLDR: 面对多领域、多任务的场景需求，本文提出一种自适应的多领域多任务专家混合推荐框架M3oE。M3oE模型整合了多个领域的信息，实现了跨领域、跨任务的知识映射和多目标优化。
张小磊
2024-07-05
120
0
KDD2024 | HiGPT: 迈向下一代生成式图模型新范式
框架
模型
设计
数据
性能
TLDR: 本文介绍香港大学数据智能实验室提出的最新图结构大语言模型（HiGPT），专门设计用于克服与泛化各种下游异质图学习任务相关的关键挑战。期待HiGPT能够吸引更多的开源社区开发者参与讨论和实践，进一步推动图结构与语言模型的有效结合。
张小磊
2024-07-05
122
0
SIGIR2024 | OpenP5: 大模型推荐评测平台
开发
模型
索引
开源
推荐系统
TLDR: 本文介绍了一个开源大模型推荐评测平台OpenP5，旨在促进用于研究的基于大模型生成式推荐系统的开发、训练和评估。
张小磊
2024-07-05
126
0
论文周报[0624-0630] | 推荐系统领域最新研究进展(16篇)
推荐系统
https
data
graph
论文
本文精选了上周（0624-0630）最新发布的16篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括高效课程推荐、图推荐、多模态食物推荐、个性化多场景多任务联邦推荐、语言理解增强推荐、序列推荐、跨域推荐、去偏推荐、大模型可解释推荐、轻量化嵌入推荐基准、点击率预估等。
张小磊
2024-07-05
125
0
IJCAI2024推荐系统相关论文整理
推荐系统
data
论文
模型
人工智能
第33届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）是人工智能领域顶级的国际学术会议之一，也是CCF-A类会议。今年的IJCAI将于2024年8月03-09日在韩国济州岛举办。在今年的5461篇投稿论文中，有799篇大约14.63%的论文被接收，其中跟推荐系统相关的论文大约16篇。另外，跟（大）语言模型相关的论文40篇。
张小磊
2024-07-05
192
0
ACL2024 | 大型语言推荐模型中协同信息的类文本编码
性能
压缩
编码
二进制
模型
TLDR: 集成协同信息在大语言推荐系统模型中至关重要。现有方法或从大语言模型的潜在空间中学习或直接通过映射以得到嵌入。然而，其不能以类似文本的格式来表示信息，难以与大语言模型最佳地对齐。为此，本文引入了BinLLM方法，以通过类似文本编码的形式无缝地集成协同信息。
张小磊
2024-07-05
84
0
用户检索增强的大模型跨域推荐
跨域
框架
论文
模型
迁移
TLDR: 针对传统跨域推荐中存在的语义缺失问题，本文提出一种新颖的双图大模型跨域推荐方法来捕捉多样化的信息，并采用对齐和对比学习方法促进领域知识转移。
张小磊
2024-07-05
74
0
论文周报[0617-0623] | 推荐系统领域最新研究进展(19篇)
models
论文
模型
推荐系统
https
本文精选了上周（0617-0623）最新发布的19篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括大模型强化学习提升推荐新颖度、异质贝叶斯网络音乐推荐、大模型类别引导的零样本推荐、推荐架构加速、利用图学习增强语言模型推荐系统、多语言新闻推荐、高效序列推荐、大模型增强的多场景推荐、大模型工作推荐、基于图的标签推荐、多模态扩散模型推荐、大模型新闻推荐、为大模型推荐蒸馏序列模式、将图卷积和对比学习统一到协同过滤框架、大模型增强的重排等。
张小磊
2024-07-05
169
0
腾讯实习 | 推荐算法面经(已OC)
推荐算法
模型
数据
算法
腾讯
5.29 投简历 约面 5.30 一面 结束后10分钟约2面 5.31 二面 6.5 过了一个周末到周二还是二面链接 就去催了下 然后当天转为hr面 6.7 约hr面 6.10 本来hr面定在6.10端午节当天 然后他们那边失误了 可能忘记是端午节了 鸽了我 6.11 hr打电话表示抱歉工作失误，重新约了下午的hr面 面完 云证录用评估 6.14 下午oc
张小磊
2024-06-21
119
0
WWW2024 | 基于协同增强预测的手游推荐
框架
模型
数据
游戏
测试
TLDR: 随着手机游戏的激增，准确预测用户在新下载游戏上的支出已成为最大化收益的关键。然而，内在的不可预测性用户行为的分析对这项工作提出了重大挑战。为解决这个问题，本文提出一种鲁棒的模型训练和评估旨在标准化支出数据以减轻标签的框架方差和极值，确保建模过程的稳定性。已成功上线。
张小磊
2024-06-21
84
0
基于生成模型的推荐系统综述 (Gen-RecSys)
性能
推荐系统
模型
数据
系统
TLDR: 本篇综述旨在调研生成式推荐模型(Gen-RecSys)的主要进展，包括：交互驱动生成模型的基本概述；大型语言模型(LLM)在生成式推荐、检索和会话推荐中的应用；推荐系统中处理和生成图像视频内容的多模态模型的整合。本文以整体视角讨论了Gen-RecSys的影响和危害，并指出了其面临的挑战。
张小磊
2024-06-18
217
0
FourierKAN-GCF: 基于KAN网络的图协同过滤方法
论文
模型
网络
效率
性能
TLDR: 受前段时间大火的KAN网络的启发，本文提出一种基于FourierKAN的图协同过滤推荐模型，将图卷积网络中的MLP模型替换为KAN模型，以此来提高模型的性能和训练效率。
张小磊
2024-06-18
240
0
XRec: 大模型如何重塑推荐系统的可解释性
框架
模型
数据
神经网络
推荐系统
TLDR: 这篇文章给大家分享来自香港大学数据智能实验室最近推出的智能推荐大模型XRec，旨在利用大语言模型为推荐系统提供基于自然语言的可解释性。
张小磊
2024-06-18
215
0
SIGIR2024 | GraphGPT: 大语言模型引领图学习新范式
论文
模型
数据
性能
优化
TLDR: 现有的许多图神经网络方法存在一个共同的局限性,即对高质量监督信号的强烈依赖,导致在处理稀疏和噪声数据时泛化性能较差。为了提升图神经网络的泛化能力,自监督学习被认为是具有潜力的研究方向。然而，这种对标注数据的依赖,可能会限制它们在缺乏高质量标注的实际场景中的泛化性能。针对上述挑战,本研究提出了一种基于大型语言模型的全新图学习方法——GraphGPT。其旨在在零样本学习场景下提升图模型的泛化能力,并在多个下游数据集和任务上展现了出色的性能。
张小磊
2024-06-18
164
0
论文周报[0610-0616] | 推荐系统领域最新研究进展(15篇)
模型
推荐系统
https
graph
论文
本文精选了上周（0610-0616）最新发布的15篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括基于语言模型推荐的偏好优化、基于蒸馏的多样性推荐、图协同过滤推荐、为序列推荐设计自定义轻量化、利用分布外词汇提高大模型推荐能力、多媒体推荐、图提示微调用于流式推荐、图社交推荐、缓解视频推荐中的时长偏差、面向推荐的俄罗斯套娃表示学习、基于基础模型的联邦推荐综述、基于弹性资源分配的推荐模型、两阶段大模型序列推荐等。
张小磊
2024-06-18
250
0
KDD2024 | CLeaR: 揭示对比推荐系统易受毒害攻击的脆弱性
推荐系统
函数
模型
数据
优化
TLDR: 本文发现了对比学习引入推荐系统的意外漏洞，并展示了如何通过调整谱值来增强推荐系统中的中毒攻击效果。
张小磊
2024-06-07
155
0
SIGIR2023 | 当Transformer遇上图神经网络, 推荐系统新范式GFormer
设计
数据
神经网络
推荐系统
模型
TLDR: 本文针对现有自监督和图神经网络结合的模型局限性，提出了一种能够根据下游任务进行自适应监督信号增强的模型GFormer，同时引入了任务相关性等模块的设计，提升了模型的表达能力和适应性表现。
张小磊
2024-06-07
164
0
SIGIR2024 | IISAN: 使用解耦PEFT高效适配多模态表征的序列推荐方法
基础
模型
网络
效率
性能
TLDR: 为了缓解多模态推荐存在的效率问题，本文提出一种高效适配多模态表征的序列推荐方法，并提出了一种更加全面的效率衡量指标TPME，最后从实验和理论方面证实了该方法的优越性。该成果已被SIGIR 2024接收。
张小磊
2024-05-11
263
0
SIGIR2024@抖音 | 兴趣时钟: 时间感知流式推荐系统, 已全量上线
推荐系统
编码
框架
模型
短视频
TLDR: 本文解读一篇来自抖音团队的论文。该工作主要聚焦在解决流式推荐系统中时间信息建模的问题，目前已经被SIGIR2024 Industry Track录用，兴趣时钟在抖音音乐场景进行线上实验，取得了0.509%的用户活跃天数（LT）收益以及0.758%的时长收益（2023年最大单模型收益）。该方法全量上线。
张小磊
2024-05-11
609
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