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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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SIGIR2024 | UniSAR: 搜索与推荐统一用户转换行为建模
数据
搜索
服务
框架
模型
TLDR: 本文提出了一个统一的搜推间用户转换行为建模框架,有效地对不同类型的细粒度行为转换进行建模,为用户提供统一的搜索和推荐服务。
张小磊
2024-04-25
42
0
重新思考序列推荐中的预训练语言模型
性能
框架
论文
模型
效率
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索,发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的,不会带来任何额外的推理成本。
张小磊
2024-04-18
54
0
IJCAI2023 | 基于去噪自增强的社会化推荐算法
数据
推荐算法
监督学习
编码
模型
TLDR: 本文提出一种通用的去噪自增强学习框架,该框架不仅结合了社会影响力来帮助理解用户偏好,而且还通过识别社会关系偏差和去噪跨视图自监督来减轻噪声影响。
张小磊
2024-04-18
91
0
TKDE2023 | 为推荐系统注入先验知识: 基于近邻增强的对比学习推荐算法
推荐系统
函数
模型
数据
推荐算法
TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题,提出了两种监督对比损失函数,将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯度分析,可以发现锚点节点表征的更新将同时受到多个正样本和增强负样本的共同影响。最后通过大量的实验验证了所提出方法的有效性。
张小磊
2024-04-12
141
0
WWW2024 | 检索增强的点击率预估算法
开发
模型
算法
效率
工作
TLDR: 本文开发了一种检索增强的注意力方法,旨在获取样本内和样本间的细粒度特征交互,在保持效率的同时提高了点击率预估算法的预测能力。
张小磊
2024-04-10
73
0
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
107
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
158
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
177
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
215
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
220
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
214
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
616
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
461
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
587
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
536
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
509
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
167
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
816
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
308
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
395
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