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由于笔者是个笨比不会查重，因此难免有纰漏错误，望各位海涵。具体检索为在kdd24论文中检索“recommen”关键词。（另外大家使用富文本编辑器千万别按ctrl+z，可能直接返回上一次保存草稿的时机！！！让俺多花了半个点！）目录Research Track Papers（55 papers）Applied Data Papers（25 p

PersonalizedPromptforSequentialRecommendation论文阅读笔记Abstract​ 由于推荐的标记（即项目）是百万级的，没有具体的可解释语义，推荐中的序列建模应该是个性化的，因此将NLP的提示调整到推荐中的序列调整是具有挑战性的。​ 在这项工作中，我们首先介绍了提示推荐模型，并提出了一

和DLCM做法类似，都是使用序列模型对rank后的结构做rerank，不同点是PRM使用了transformencoder来建模，并且使用了用户预训练向量和位置向量最后一层使用了softmax来计算每个item被点击的概率（论文提到使用click作为label，也就是所存在多个label为1的情况，不知道有没有做什么特殊处理），并

[{"id":1,"activityId":11005,"activityName":"携手二十载，祝福送不停","bannerImg":"[{\"bannerImg\":\"https://img.life.cntaiping.com/cms/test/50/20240514/9b09e7b6-c43a-4a17-b

目录概符号说明MotivationMulti-TaskPairwiseRanking(MTPR)代码DuX.,WangX.,HeX.,LiZ.,TangJ.andChuaT.Howtolearnitemrepresentationforcold-startmultimediarecommendation?MM,2020.概作者以往的多媒体推荐对于colditems在训练阶段没有足够的

目录概主要内容数据集统计信息Top-NRecommendationListRecommendationAccuracy理想的切分方式代码JiY.,SunA.,ZhangJ.andLiC.Acriticalstudyondataleakageinrecommendersystemofflineevaluation.TOIS,2022.概本文讨论了现在的推荐系统评价方式(如L

引言推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。今天看到一篇名叫"ARevisitingStudyofAppropriateOfflineEvaluationforTop-NRecommendati

前言今天读的论文为一篇于2022年1月3日发表的论文，这篇文章是关于推荐系统的综述，主要研究了推荐系统在不同服务领域的应用趋势，包括推荐模型、技术和应用领域。通过分析2010年至2021年间发表的顶级文章和顶级会议论文，系统化了推荐系统模型和技术的研究，并分析了按年份的研究趋势。文

目录概FREEDOMMotivationFrozenItem-ItemgraphDenoisingUser-ItemBipartiteGraphTwoGraphsforLearning代码ZhouX.andShenZ.Ataleoftwographs:Freezinganddenoisinggraphstructuresformultimodalrecommendation.概本文主要是对LATTICE的改进.FREE

Abstract​ 隐式反馈的普遍性使它们成为构建在线推荐系统的默认选择。虽然大量的隐式反馈缓解了数据的稀疏性问题，但缺点是它们在反映用户的实际满意度方面没有那么干净。例如，在电子商务中，很大一部分点击并不能转化为购买，许多购买最终会得到负面评论。因此，解释隐式反馈中不可避免

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1.背景介绍推荐系统是人工智能领域中一个重要的应用，它旨在根据用户的历史行为、兴趣和偏好等信息，为用户提供个性化的推荐。随着数据量的增加和计算能力的提高，推荐系统逐渐发展为大模型，这些大模型通常采用深度学习和其他高级算法来处理复杂的问题。在本文中，我们将深入探讨推荐系统的

摘要随着信息互联网购物的飞速发展，国内放开了自媒体的政策，一般企业都开始开发属于自己内容分发平台的网站。本文介绍了新闻推荐系统的开发全过程。通过分析企业对于新闻推荐系统的需求，创建了一个计算机管理新闻推荐系统的方案。文章介绍了新闻推荐系统的系统分析部分，包括可行性分

目录概InstructRecInstructionGenerationZhangJ.,XieR.,HouY.,ZhaoW.X.,LinL.,WenJ.Recommendationasinstructionfollowing:alargelanguagemodelempoweredrecommendationapproach.2023.概通过指令跟随来利用大模型进行推荐,本文介绍了不同的指令

Istio能做什么？ 下面通过一个天气预报应用展示Istio的服务访问形式。其中有两个服务：forecast和recommendation。forecast由Node.js开发而成，recommendation由Java开发而成。这两个服务之间通过最简单的服务名进行调用，在代码中只实现最简单的业务处理，不包含额外的服务

PersonalizedTransformerforExplainableRecommendation论文阅读笔记摘要​ 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfomer拥有强大的语言建模能力，但是没有

目录概符号说明MOJITO代码TranV.,Salha-GalvanG.,SguerraB.andHennequinR.Attentionmixturesfortime-awaresequentialrecommendation.SIGIR,2023.概本文希望更好地利用时间信息,主要是在short-/long-interest上地研究,对于时间信息的利用感觉很一般.符

原文地址：https://arxiv.org/abs/2305.07001本文作者将用户偏好、意图等构建为指令，并用这些指令调优一个LLM（3BFlan-T5-XL），该方法对用户友好，用户可以与系统交流获取更准确的推荐。INTRODUCTIONLLM是建立在自然语言文本上的，它不能直接适应基于行为数据的推荐系统。为了减少两者的g

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目录概SocialLGN代码LiaoJ.,ZhouW.,LuoF.,WenJ.,GaoM.,LiX.andZengJ.SocialLGN:Lightgraphconvolutionnetworkforsocialrecommendation.InformationSciences,2022.概LightGCN+Social.方法很简单,利于理解socialrecommendation.SocialLGN

TowardsTopic-GuidedConversationalRecommenderSystemRecInDial:AUnifiedFrameworkforConversationalRecommendationwithPretrainedLanguageModelsRLPROMPT:OptimizingDiscreteTextPromptswithReinforcementLearningCodeRL:MasteringCodeGeneratio

目录概符号说明HS-GCNInitialLayerPropagationLayerHashCodeEncoding矩阵表示PredictionLayerOptimization代码LiuH.,WeiY.,YinJ.andNieL.HS-GCN:Hammingspatialgraphconvolutionalnetworksforrecommendation.IEEETKDE.概二值化的nodeembedding.符