在现代社交网络中，信息和影响力的传播无处不在。影响力最大化（Influence Maximization，以下简称IM）旨在找出网络中最有影响力的少数用户，从而...

总的来说，XRec的提出标志着推荐系统正朝着更加智能化和可解释的方向迈进。这一创新成果不仅能满足用户对推荐系统更高的期望，也将为整个推荐技术领域的发展带来新的启...

用GPT对文本进行编码，选取了隐藏状态作为文本的词嵌入embdedding。但是词嵌入的维度为4096维，太过于庞大。现设计一个模型对词嵌入进行降维，同时还需要...

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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: 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。

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...

在推荐系统中，往往模型是多目标的。以内容流为例，目标可以是：点击、时长、转发、评论、点赞、关注等等。而在实践中，一定会遇到的问题是：多目标融合公式内的超参数拍定...

项目介绍：https://docs.pinecone.io/reference/api/introduction

在构建推荐系统之前，需要收集并预处理数据。电子商务平台上可以收集的数据包括用户行为数据（点击、浏览、购买等）、用户属性数据（年龄、性别等）和物品属性数据（类别、...

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...

不同的领域，不同的行业都会有自己的知识体系，所以泛化的一些推荐系统是无法满足具体领域中的特定的用户需求，所以需要结合知识去特定一些推荐系统。

几十年来，从时间维度上看，信息呈指数爆炸式的增长，数据和信息已经成为一种重要的生产资料了。

在电子商务领域，推荐系统已经成为提高用户体验和推动销售增长的重要工具。通过分析用户行为数据，推荐系统能够向用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户的满意度和购买率...

今天分享一篇小红书今年3月的论文，介绍了大语言模型在小红书笔记推荐场景下的落地应用，主要是围绕如何利用LLM的表征能力来生成更适用于i2i召回的文本embedd...