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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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OpenGraph: 通用图基座模型
数据
测试
集合
连接
模型
TLDR: 港大发布通用图基座模型OpenGraph,巧妙地从大语言模型(LLM)中蒸馏零样本以增强图泛化能力。
张小磊
2024-03-15
102
0
WWW2024 | PromptMM: 基于提示微调与知识蒸馏的多模态推荐系统
推荐系统
编码
工作
模型
数据
论文:arxiv.org/html/2402.17188v1 代码:github.com/HKUDS/PromptMM
张小磊
2024-03-13
115
0
当终端智能遇上推荐系统: 端侧推荐系统综述
推荐系统
模型
数据
隐私
终端
TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况,具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。最后介绍了这一研究领域所面临的潜在挑战以及未来可期的研究主题等。
张小磊
2024-02-06
140
0
RecRanker: 用大型语言模型充当排序器提升个性化推荐
模型
排序
数据
性能
推荐系统
TLDR:本文提出一种新的推荐算法RecRanker,其为指令调优大语言模型量身定制,并可将其作为Top K推荐的排序器。具体的,该论文提出了重要性感知采样、基于聚类的采样和对重复采样的惩罚,基于此以采样高质量、有代表性和多样化的用户作为训练数据。
张小磊
2024-01-11
170
0
TKDE2023 | 基于双曲图学习的社交推荐算法
论文
模型
设计
推荐算法
网络
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下,并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。具体的,其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。
张小磊
2024-01-03
185
0
E4SRec | 一种高效、可扩展的序列推荐大语言模型框架
推荐系统
框架
模型
设计
数据
TLDR: 针对当前利用大语言模型来执行推荐任务时存在的不能有效处理ID信息的挑战,本文提出了一种高效可扩展的大语言模型序列推荐框架,其能够高效的结合传统基于ID的推荐模型。实验展示了其有效性、高效性和可扩展性。
张小磊
2023-12-21
187
0
ICLR2024推荐系统投稿论文一览
推荐系统
https
data
models
论文
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了,特此整理了一下关于推荐系统相关的论文,总共筛选出31篇。值得说明的是,之前整理的顶会论文都是正式被接收的,比如NeurlPS2023推荐系统论文集锦等。这次由于ICLR是Open Review的,所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表,而是投稿列表。正因为如此,我们可以看到每篇论文的投稿过程,了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分,并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行“亲切友好”的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
张小磊
2023-11-30
529
0
NeurIPS2023 | DreamRec: 生成式推荐新范式
推荐系统
函数
框架
模型
优化
TLDR:本文提出一种新的生成式推荐系统模型,在生成式框架下重塑序列化推荐,提出DreamRec推荐框架,将推荐任务定义为用户理想物品(Oracel Item)的生成任务,向我们展示了生成式推荐系统的巨大潜力。
张小磊
2023-11-16
423
0
从ID-based到LLM-based: 可迁移推荐系统研究进展总结
推荐系统
迁移
模型
数据
LLM
TLDR: 本文综述了近期关于可迁移推荐系统的发展现状,并分别介绍了基于ID、基于模态和基于大语言模型的可迁移推荐系统的代表性工作,最后对该方向进行了系统性的总结和展望。
张小磊
2023-11-07
517
0
WSDM2024 | LLMRec: 基于大语言模型图数据增强的推荐系统
推荐系统
框架
模型
设计
数据
TLDR: 本文提出一种新的大语言模型增强的推荐框架LLMRec。具体地,LLMRec提出了三种基于大语言模型的图数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统。
张小磊
2023-11-03
474
0
KDD2023 | 面向推荐系统的自适应图对比学习
神经网络
推荐系统
模型
数据
优化
TLDR: 本文提出了一种新的用于推荐的自适应图对比学习范式,通过两种不同的自适应对比视图生成器来实施数据增强,以此提升协同过滤的效果。作者分别使用图生成模型和图去噪模型作为可训练的对比视图生成器,以此引入额外的自监督信号,缓解推荐数据中的稀疏和噪声问题。与此同时,自适应的的对比视图还解决了此前基于传统数据增强方法导致的对比学习模型坍塌问题。
张小磊
2023-10-25
467
0
RecSys2023 | 重新审视推荐中的评估方案
推荐系统
论文
手机
数据
性能
TLDR: 本文从评估的视角重新审视了推荐系统。特别的,重新调研了常用的数据划分方式及其影响,并讨论了在评估过程中容易被忽略的两个概念,即数据泄露和过度简化。最后提出了一些关于推荐系统评估的新观点。
张小磊
2023-09-27
162
0
论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展, 含CIKM、ICDM、RecSys等会议论文
推荐系统
https
models
this
论文
本文精选了上周(0904-0910)最新发布的21篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括推荐中的向量压缩、推荐中的公平性、大语言模型推荐系统、多场景推荐、跨域推荐、多行为推荐、对话推荐等。
张小磊
2023-09-27
732
0
RecSys2023 | 图协同过滤模型可复现性调研
测试
论文
模型
数据
性能
TLDR: 本文对近年来的图协同过滤模型在经典和非常见的数据集上进行了复现,并对在非常见数据集上的性能表现从信息流(数据集的特性)的视角进行了解释。
张小磊
2023-09-27
286
0
快手推荐算法工程师三面回顾
工程师
工作
论文
算法
推荐算法
然后就是介绍自己的论文。对于论文的工作,面试官只是在问关于论文的问题,并没有表达出自己的观点,像是我在做论文分享(可能做的和我并不是太相关)
张小磊
2023-09-23
341
0
推荐系统embedding过大如何压缩?
推荐系统
embedding
量化
模型
压缩
大模型理念伴随着深度学习发展似乎成为了大数据建模的银弹思路。搜广推场景的模型近几年的迭代也不例外,通过做大做复杂的迭代思路,在提升模型效果同时,也带来了高存储成本和高服务消耗的问题,给训练性能和推荐成本都来了严峻挑战。
张小磊
2023-09-22
486
0
WWW2023 | 基于去噪对比学习的序列推荐
编码
工作
模型
设计
数据
TLDR: 本文提出了一种新的去偏的对比学习范式DCRec,以解决在序列推荐中引入对比学习机制而造成或者加重的流行度偏差问题。作者设计了一个多通道网络来建模用户在序列行为上表现出的从众程度(conformity),并且以用户的从众程度为权重,动态地增强序列编码与图编码的用户兴趣建模之间的对比学习机制。在后者中,本文设计两种全局的图编码方式:序列图与协同图,来反映用户兴趣的从众部分和个性化部分。DCRec可以学习自适应的对比学习权重,来平衡用户从众表示和个性化兴趣表示的增强程度,以实现去偏化对比学习的优势。
张小磊
2023-09-10
634
0
RecSys2023 | 基于大语言模型的生成式推荐: 综述及愿景
人工智能
推荐系统
论文
模型
LLM
近年来,大语言模型(LLM)在不同领域被广泛采用,尤其是自然语言处理(NLP)和计算机视觉。这种趋势也蔓延到了推荐系统(RS)领域。然而,大多数工作都将LLM当成传统RS的一个模块(譬如特征提取器),这可能无法充分利用LLM的生成能力。与其将推荐过程分成多个阶段(例如计分和重排),不如用LLM将这个过程简化为单个阶段:直接从物品池中生成推荐。
张小磊
2023-09-09
788
0
CIKM2023 | 序列推荐中的自适应多模态融合
框架
论文
模型
数据
性能
TLDR: 针对序列推荐中模态融合的顺序挑战,本文提出了一种基于图的自适应融合方法,以实现灵活的模态特征融合,使每种模态都能优先考虑其固有的顺序或与其他模态的相互作用。
张小磊
2023-09-09
432
0
2023年推荐算法暑假实习面试总结
论文
面试
模型
算法
推荐算法
首先,题主的background有些特殊:22年硕士毕业后 gap 了一年,申请23 fall美国cs/ee/ece的PhD。23年年初2、3月份的时候算是尘埃落定,拿到几个CS/ECE的全奖offer。想着离8月开学还有近6个月,闲着也是闲着,就怀着试一试的心态去投23年暑假期间的实习。
张小磊
2023-09-09
283
0
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