SIGIR 第2页

bert关键词提取_ir+bert: sigir19短文一篇

原文：DeeperTextUnderstandingforIRwithContextualNeuralLanguageModeling链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09217.pdfarxiv.org针对的问题bert的强文本理解能力能否应用到ir领域，能否带来ir领域性能的提升结论使用ir领域数据对bert进行fine-tuning，性能超过几个强baseline长

PS自学部落·2023-01-21 22:35

SIGIR 2021 | 推荐系统中的自监督图表征学习

©PaperWeekly原创·作者|吴剑灿学校|中国科学技术大学博士生研究方向|信息检索摘要推荐系统中用户-物品交互图上的表征学习（RepresentationLearning）已经从使用单个ID或历史交互行为发展到利用交互图上的高阶邻域信息，催生了诸如PinSage和LightGCN等图卷积网络（GraphNeuralNetworks）。虽然它们取得了不错的性能提升，但我们认为这些模型存在如下局

PaperWeekly·2023-01-17 19:08

图自监督表征

GraphSelf-supervisedLearning）最新综述+Github代码汇总图自监督学习在腾讯AngelGraph中的实践[KDD’22]GraphMAE:生成式图自监督学习超越对比学习论文推荐：SIGIR

明日韭菜·2023-01-17 19:07

【Is News Recommendation a Sequential Recommendation Task?(论文详解)】

(论文详解)一简介：（该文章是发表于SIGIR’22上的一篇短刊，主要内容为序列推荐和新闻推荐）这篇文章主要分为两个部分，第一部分作者首先研究是否可以将新闻推荐视为标准的序列推荐问题，通过对两个真实数据集实验

copy man·2023-01-14 20:31

【论文解读|SIGIR2021】HGKT : Introducing Hierarchical Exercise Graph for Knowledge Tracing 引入层次练习图的知识追踪

【注】本文是针对EKT模型所做的改进考虑到练习之间的层次关系文章目录摘要1引言2相关定义3HGKT框架3.2直接支持图构建3.3问题模式表示3.57结论摘要知识追踪是预测学习者知识掌握情况的一种方法，在计算机辅助教育系统中起着重要的作用。近年来，许多深度学习模型被应用于处理KT任务，取得了很好的效果。然而，限制仍然存在。现有的方法大多将练习记录简化为知识序列，不能充分挖掘练习中存在的丰富信息。现有

林若漫空·2023-01-12 19:08

明年3月前CCF人工智能会议截稿汇总--ICCV, IJCAI, SIGIR等13条

25.2%https://2023.eswc-conferences.org/ICME202323.12.1523.3.1222年29.7%https://www.2023.ieeeicme.org/SIGIR202323.1.24

SiameseAge·2023-01-10 11:08

[SIGIR 2021] Social Recommendation with Implicit Social Influence

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3404835.3463043?casa_token=vGdKlqud36gAAAAA:3LSfhkL7D8V0ijXbar4wMsgMPyJSnfBr2ZxIzVmj8_wTPpTVX9EZRV-_npl8zbiPtIzoBDwX2uto

sinat_38007523·2023-01-10 09:51

ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT

今天分享的是2020SIGIR会议论文：ColBERT:EfficientandEffectivePassageSearchviaContextualizedLateInteractionoverBERT

京城王多鱼·2023-01-06 13:00

GAN学习笔记（10）IRGAN

IRGAN:AMinimaxGameforUnifyingGenerativeandDiscriminativeInformationRetrievalModels大一统信息检索模型的博弈竞争2017年SIGIR

我黑切呢**·2023-01-06 09:54

[SIGIR 2022] Privacy-Preserving Synthetic Data Generation for Recommendation Systems

sinat_38007523·2023-01-05 16:13

SIGIR‘21因果推断——不要把流行度偏差一棍子打死Causal Intervention for Leveraging Popularity Bias in Recommendation

CausalInterventionforLeveragingPopularityBiasinRecommendationhttps://arxiv.org/pdf/2105.06067.pdf背景本文所提方法针对召回阶段所用方法。之前的工作考虑的是如何缓解流行偏差带来的问题，包括IPS，causalembedding等，而本文考虑的是直接缓解流行偏差而不是流行偏差带来的影响。并且本文考虑到“不是

夏未眠秋风起·2023-01-03 10:02

SIGIR'22 | 阿里 ESCM^2: 升级版全空间多任务转化率预估

今天分享阿里巴巴-蚂蚁发表在SIGIR2022的论文：ESCM^2:EntireSpaceCounterfactualMulti-TaskModelforPost-ClickConversionRateEstimation

文文学霸·2023-01-02 08:12

ESMM多任务学习解读

ESMM模型2018年由阿里巴巴提出，发表在SIGIR2018会议上的《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEﬀectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate

han_liwei·2023-01-02 08:36

今日arXiv精选 | Survey/ICCV/ACM MM/ICML/CIKM/SIGIR/RecSys/IROS

关于#今日arXiv精选这是「AI学术前沿」旗下的一档栏目，编辑将每日从arXiv中精选高质量论文，推送给读者。Scalablepragmaticcommunicationviaself-supervisionComment:WorkshoponSelf-SupervisedLearning@ICML2021Link:http://arxiv.org/abs/2108.05799AbstractM

PaperWeekly·2023-01-01 09:56

SIGIR阿里论文 | 可视化理解深度神经网络CTR预估模型

小叽导读：尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域，在算法可解释性方向上已经取得了一些进展，但对于电商与广告领域，目前还是空白。另一方面，深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源，是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块，有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面，我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。主要作者：郭霖、叶卉、苏文博

weixin_34040079·2022-12-31 09:12

SIGIR 2022 | 邻域建模Graph-Masked Transformer，显著提高CTR预测性能

论文题目为《NeighbourInteractionbasedClick-ThroughRatePredictionviaGraph-maskedTransformer》，论文已被SIGIR2022录用

PaperWeekly·2022-12-31 09:40

SIGIR 2021 | PCF-GNN：基于预训练图神经网络的显式交叉语义建模方案

阿里妈妈技术公众号本文作者：言乐阿里妈妈技术团队ExplicitSemanticCrossFeatureLearningviaPre-trainedGraphNeuralNetworksforCTRPrediction.SIGIR2021

阿里妈妈技术·2022-12-31 09:09

【GCN-RS】对比学习SGL：Self-supervised Graph Learning for Recommendation (SIGIR‘21)

Self-supervisedGraphLearningforRecommendation(SIGIR‘21)还是何向南组提出的图自监督学习框架，对用户-物品的二部图上的节点、边做dropout等方法实现数据增强

chad_lee·2022-12-28 07:27

SIGIR2022 | SimGCL: 面向推荐系统的极简图对比学习方法

机器学习与推荐算法·2022-12-28 07:57

【论文笔记】FashionBERT: Text and Image Matching with Adaptive Loss for Cross-modal Retrieval

文章来源：SIGIR’20摘要文章基于BERT提出了一个跨模态检索模型，该模型并不是一个通用的检索模型，主要用于电商领域时尚用品（Fashon）检索，作者是阿里巴巴。

hatake.18·2022-12-26 14:48

【论文解读 | SIGIR2020】异构视角下mooc知识概念推荐的注意图卷积网络

【论文链接】AttentionalGraphConvolutionalNetworksforKnowledgeConceptRecommendationinMOOCsinaHeterogeneousView文章目录摘要1引言摘要大规模在线开放课程(mooc)正在成为一种时尚的教育方式，它为学生提供了大规模、开放的学习机会，以掌握知识。为吸引学生的兴趣，mooc提供商采用推荐系统向学生推荐课程。但是

林若漫空·2022-12-26 00:41

SIGIR2022 | 基于生成对抗思想的冷启动推荐算法

机器学习与推荐算法·2022-12-25 06:42

SIGIR2021 | DCDIR：深度跨领域保险推荐系统

阅读日期：2021.8.27论文地址：论文来源（我阅读的是arxiv上的预印版）论文信息：YeBi,LiqiangSong,MengqiuYao,ZhenyuWu,JianmingWang,andJingXiao.2020.DCDIR:ADeepCross-DomainRecommendationSystemforColdStartUsersinInsuranceDomain.Proceeding

猫岛主人·2022-12-24 13:54

SGCN：具有结构化图卷积网络用于推荐系统（SIGIR2021）

摘要：图卷积网络(GCN)在协同过滤方面非常强大,它的关键组成部分是邻域聚合机制提取用户和项目的表示。然而，现实世界的用户-项目图通常是不完整和嘈杂的。如果GCN没有正确正则化，聚合会误导邻域信息导致次优性能。此外，现实世界的用户-项目图通常是稀疏的和low-rank的。这两个固有的图属性广泛用于浅矩阵完成模型，但在图模型中研究较少。在这里，作者提出了结构化图卷积网络(SGCN)，通过稀疏性和低秩

Lisa_is_cute·2022-12-24 08:44

2020-SIGIR- Lightgcn: Simplifying and powering graph convolution network for recommendation

LightGCN当前RS中的GCN工作没有进行彻底的消融实验，本文实验发现GCN的两项设计**[特征转化]和[非线性激活函数]**不适用于协调过滤。提出了LightGCN，只使用了GCN的邻居聚合，线性传播信息，然后加权每一层的嵌入得到最终的表示。1引言CF的通用范式：①学习到用户和物品的隐含特征（嵌入/表示）；②基于嵌入向量进行预测。MF，直接将singleid作为嵌入SVD++，将历史交互物品

Dive_·2022-12-24 08:13

【Call for papers】SIGIR-2023（CCF-A/内容检索/2023年1月31日截稿）

The46thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrievalwillbeheldfrom23-27July,2023inTaipei.文章目录1.会议信息2.时间节点3.论文主题1.会议信息会议介绍：SIGIR

山野庸才熏悟空·2022-12-23 23:23

SIGIR‘22 推荐系统论文之多样性篇

AI算法札记·2022-12-23 07:59

SIGIR 2021 | 多样性推荐：增强领域级别和用户级别的自适应性

©PaperWeekly原创·作者|云航学校|武汉大学硕士生研究方向|推荐系统多样性推荐对提升用户体验和系统销量均有重要意义，然而，如何在推荐结果的准确性和多样性之间取得平衡始终是一个难题。此外，现有推荐系统忽略了领域和用户在多样性偏好上的分布差异，例如有的用户倾向于购买过去常买的物品（回头客），而有的用户倾向于不断尝试新的物品。论文提出在多样性推荐中建模领域级别和用户级别的多样性偏好，并设计了带

PaperWeekly·2022-12-23 06:47

论文阅读 Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation

SimpleGraphContrastiveLearningforRecommendationlink：https://arxiv.org/pdf/2112.08679.pdfcode：https://github.com/Coder-Yu/QRecfrom：SIGIR20221

怼怼是酷盖·2022-12-22 14:28

三万字整理深度匹配模型

❝知乎：辛俊波腾讯高级研究员编辑：阿泽的学习笔记❞本文主要启发来源SIGIR2018的这篇综述性slides《DeepLearningforMatchinginSearchandRecommendation

zenRRan·2022-12-21 13:43

从用户长序列行为中有效抽取信息的常见方法

今天的博客主要参考了以下资料：12019年SIGIR会议的《LifelongSequentialModelingwithPersonalizedMemorizationforUserResponsePrediction

guoyuhaoaaa·2022-12-20 18:49

文献阅读（51）SIGIR2021-Self-supervised Graph Learning for Recommendation

本文是对《Self-supervisedGraphLearningforRecommendation》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Learning更多相关文章，请移步：文献阅读总结

学徒刘猛·2022-12-19 00:47

【层级文本分类】Constrained Sequence-to-Tree Generation for Hierarchical Text Classification

ConstrainedSequence-to-TreeGenerationforHierarchicalTextClassification1、背景1、作者（第一作者和通讯作者） YuChao,ShenYi2、单位 AlibabaGroup3、年份 20224、来源 SIGIR2

wuli_乖·2022-12-18 11:44

Re38：读论文 NeurJudge: A Circumstance-aware Neural Framework for Legal Judgment Prediction

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文是2021年SIGIR论文，官方下载地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462826官方GitHub地址：yuelinan

诸神缄默不语·2022-12-17 09:26

SIGIR 2022 | 推荐系统相关论文分类整理

大家好，我是对白。ACMSIGIR2022是CCFA类会议，人工智能领域智能信息检索（InformationRetrieval，IR）方向最权威的国际会议。会议专注于信息的存储、检索和传播等各个方面，包括研究战略、输出方案和系统评估等等。第45届国际计算机学会信息检索大会（The45rdInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmenti

程序员对白·2022-12-16 18:22

计算机视觉顶会2022截稿时间及会议时间

每年时间线：（ECCV、ICCV两年一次）IJCAI->SIGIR->ECCV(偶数年)->ICCV(奇数年)->ACMMM->AAAI->CVPRIJCAI2022(A+)全称：InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence

咋个办·2022-12-14 17:10

【论文阅读】Interventional Video Grounding with Dual Contrastive Learning

阅读目标2021-CVPR上面利用因果理论（干预）来解决数据集的选择性偏置（selectionbias）问题的，在2021-SIGIR上面也有一篇类似的，DeconfoundedVideoMomentRetrievalwithCausalIntervention

反科研pua所所长·2022-12-12 19:55

SIGIR'22 | 利用最小化互信息学习反事实推断中的解耦表征

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:48

SIGIR'22 | 广告间排序和广告内创意优选联合优化

1.摘要广告创意是展示商品内容、传达商家营销信息的直接载体。商家通常会为一个商品创作多种不同的创意，由于不同用户的关注点不同，这些候选创意所对应的投放效果则相差甚远。创意优选的目的是学习用户对于广告创意的偏好，为用户挖掘及展现最具吸引力的广告创意内容以最大化广告收益。然而，目前业内普遍的做法是将创意优选放在排序阶段之后，这将导致排序模型无法感知到广告创意，即广告内的创意选择无法影响广告间的排序，一

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:18

SIGIR'22 | 大规模推荐系统中冷启动用户预热的融合序列建模

丨目录：·摘要·背景·方法·实验·结论·参考文献摘要冷启动用户推荐是推荐系统中的经典问题。现有的深度推荐系统希望对不同用户产生不同的个性化推荐，但由于以下挑战，其对冷启动用户的推荐效果与已有用户相比往往面临着显著的性能下降：(1)冷启动客户与模型见过的已有用户之间在一些特征的分布上存在偏差；(2)模型难以基于少量行为去表征冷启动客户。在本文中，我们提出了一种能够缓解上述问题的推荐模型（Cold-T

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:17

近年Recsys论文

2015年~2017年SIGIR，SIGKDD，ICML三大会议的Recsys论文：【转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html

weixin_30263277·2022-12-10 16:58

2020上半年的sequential recommendation论文整理01——概述

I have a lemon·2022-12-10 16:23

【CTR】ESMM：多任务联合学习

作者：阿泽（阿泽的学习笔记）本文介绍阿里妈妈广告算法团队发表于2018年SIGIR一篇论文《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate

zenRRan·2022-12-10 11:54

#今日论文推荐# SIGIR 2022 | 港大、武大提出KGCL：基于知识图谱对比学习的推荐系统

wwwsxn·2022-12-09 07:31

深度学习——AI领域会议列表（以备准备和更新论文存储使用）

1.KDD:ACMSIGKDD数据挖掘及知识发现会议SpecialInterestGrouponKnowledgeDiscoveryandDataMininghttp://www.kdd.org/2.SIGIR

无意识积累中·2022-12-03 17:42

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