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SIGIRGPT4Rec: 图形提示调整的流媒体推荐
GPT4Rec 是一种用于流式推荐的图形提示调整方法，通过将图形模式解开为多个视图，并利用轻量级图形提示来引导模型适应用户 - 项目图中不同的交互模式，以综合理解图形并有效集成用户 - 项目交互的所有重要方面。
PDF22 days ago
Pfeed：使用预先计算的嵌入相似性生成几乎实时个性化供稿
在个性化推荐系统中，使用嵌入来编码客户行为和物品，并通过近似最近邻搜索在嵌入空间中执行检索。然而，这种方法可能会面临两个挑战：用户嵌入可能限制了所捕捉的兴趣的多样性，而且需要保持它们的实时更新需要代价高昂的基础设施。在本文中，我们提出了一种
PDF4 months ago
异构感知的跨院校选修课推荐：一种混合联邦方法
在现代教育时代，跨学校学习者多样性至关重要，特别是在个性化选课推荐系统中。然而，隐私问题常常限制跨学校数据共享，这阻碍了现有方法对稀疏数据建模和有效处理异质性，最终导致次优的推荐结果。为此，我们提出了 HFRec，一种面向跨学校选修课推荐的
PDF4 months ago
面向个性化推荐的群体感知兴趣解缠式双训练
个性化推荐系统在挖掘用户的偏好方面起着重要作用。本文提出了一种基于兴趣群组的增强推荐方法，通过在在线社交平台上用户的群组参与行为中获取兴趣信息，有效地缓解数据稀疏和冷启动问题，从而增强推荐系统的性能。
PDF8 months ago
公平与个性化：朝向认知效用的公平
在个性化系统中实现公平性的方法与政策推荐，以避免算法系统中存在和持续偏见的风险。
PDF10 months ago
利用变分自动编码器为以前不曾见过的用户提供公平的推荐
提出了通过限制种群信息的编码来缓解变分自编码器为基础的推荐系统中的歧视问题的新方法，并对这些方法进行了评估，可以为未在训练数据中表示的用户提供公平的推荐。
PDF10 months ago
推荐系统中的赌博算法现场测试：理解多臂赌博机对人类偏好假设的有效性
本文探究并验证基于多臂赌博机算法 (MABs) 生成的个性化推荐系统所依赖的假设是否正确，结果表明人类偏好动态性的存在需要被考虑。同时，作者还提供了一种灵活的实验框架来理解人类偏好动态性和测试 MABs 算法。
PDFa year ago
AAAIPoincaré 球中基于知识增强的 Top-K 推荐
本文中介绍了一种基于超螺旋空间的个性化推荐模型，其中使用了知识图谱、超螺旋空间和自适应的正则化机制，通过在三个真实数据集上的实验表明，相较于最先进的现有模型，该模型在 NDCG@K 上的推荐效果提高了 2-16%。
PDF3 years ago
KDD自适应边界的概率度量学习用于 Top-K 推荐
本文提出了基于距离的推荐模型，通过参数化高斯分布、自适应生成间隔以及明确的用户相似度模拟等创新方法，以及采用满足三角不等式和能衡量概率分布间距离的 Wasserstein 距离等措施，成功地解决了个性化推荐系统面临的偏好信息获取难题，并且在
PDF3 years ago
一个人，一个模型，一个世界：学习连续的用户表示而不遗忘
本论文中，我们提出了第一个可持续不断地学习用户表示的模型，并通过在深度用户表示模型中迭代删除旧任务的不太重要的权重的方式来解决灾难性遗忘问题。在两个现实世界的数据集上的九项任务上进行的广泛实验表明，Conure 大大超过了标准模型，并且在对
PDF4 years ago
PinnerSage: Pinterest 多模态用户嵌入式框架推荐
本文介绍了一种名为 PinnerSage 的个性化推荐系统，其中通过聚类用户的行为并对其进行代表性汇总，使用多模态嵌入为每个用户表示提供了丰富的表示，从而提供了高质量的个性化建议。作者通过离线和在线 A/B 实验表明，与单个 embeddi
PDF4 years ago