作为一个工厂，存在的目的只有两个，生产产品，然后卖出去。所以在工业企业中，通常会分为两个大的部门，一个是生产部门，一个是业务部门，前者通过MES（制造执行系统）...

标题：ControlRec: Bridging the Semantic Gap between Language Model and Personalized...

传统推荐系统通常是domain-specific，无法融入世界/外部知识。有两种外部知识有助于推荐系统：

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Neurl...

说明：请使用尺寸在0.5米以内的USB2.0协议的公对公线，USB3.0亲测不识别，绿联这款2.0协议的就行。

很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考...

随着企业的多元化发展、业务发展，对招标采购的要求也越来越高，招标采购管理的精细化、场景化、数字化、合规化需求越来越明显，这就推动招标采购系统的功能点的一些升级和...

大家好，最近看到一篇图解推荐系统的文章，觉得全面和基础，可以快速了解推荐系统中的知识点~分享给大家

推荐系统在深度学习和图神经网络的影响下已经取得了重大进步，尤其擅长于捕捉复杂的用户-物品关系。

最近看了一些LLM4Rec的论文，做了一丢丢小分享和小总结，这里也分享给大家，希望有所帮助。

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）...

Range Search 最典型的应用场景就是推荐系统。比如商品推荐，一个好的推荐系统，返回的应该是与用户点击的商品有一定相似度，但又不太相似的结果。太相似或太...

一直以来，推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题，昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步，也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间...

https://github.com/westlake-repl/Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Feat...

现代推荐系统主要是通过在同一空间中构建查询emb和item的emb，然后通过大规模检索，在给定查询emb的情况下进行近似近邻搜索以选择最佳item。本文提出了一...

长久以来，推荐任务被视为判别式任务（Learning to Classify）：给定用户的交互历史，基于判别式的传统推荐模型通过优化正样本（观察到的用户交互）和...

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...

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。

业界在负反馈领域已有不少探索，但鲜少有在流式召回模型中建模负反馈的研究。今天分享一篇来自谷歌RecSys'23的工作，探索如何在召回中引入负反馈建模