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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...
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...
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...
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。
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...
第33届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJC...
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，...
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。
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...
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...
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...
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...
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...
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。
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...
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...
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。
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...
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...
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...
