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【阅读笔记】Bringing Your Own View: Graph Contrastive Learning without Prefabricated Data Augmentations

【阅读笔记】WSDM2022-BringingYourOwnView:GraphContrastiveLearningwithoutPrefabricatedDataAugmentations1引言2相关工作

Z xixi·2024-02-09 00:53

因果推断推荐系统工具箱 - AllPairs（三）

文章名称【WSDM-2021】【google】EstimatingPositionBiaswithoutIntrusiveInterventions核心要点文章上一节，我们讲解了interventionalset

processor4d·2024-02-03 19:02

信息检索及数据挖掘必备知识总结

信息检索和网络数据领域（WWW,SIGIR,CIKM,WSDM,ACL,EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书

Towan·2024-01-30 22:52

因果推断推荐系统工具箱 - ULTR-CP（三）

文章名称【WSDM-2021】【JilinUniversity-JD】UnbiasedLearningtoRankinFeedsRecommendation核心要点前两节，我们完整的描述了，作者提出的ULTR-CP

processor4d·2024-01-21 22:05

Federated Unlearning for On-Device Recommendation

WSDM2023CCF-BFederatedUnlearningforOn-DeviceRecommendation本文工作的主要介绍本文主要介绍了一种名为FRU（FederatedRecommendationUnlearning

jieHeEternity·2024-01-11 00:33

WSDM 2023 2024时空&时序论文总结

WSDM（WebSearchandDataMining）是CCFB类会议，清华A类会议（一年就100来篇怎么能不算顶会！）

STLearner·2024-01-09 05:39

小红书 X WSDM 2024「对话式多文档问答挑战赛」火热开赛！

基于大语言模型（LLM）的对话问答机器人，已经成为当前人工智能领域学术界和工业界共同关注的的热门研究方向之一。在对话过程中，为大模型引入搜索结果，进行检索增强的生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG），能够有效缓解大模型的幻觉问题，提升回答质量。尽管RAG大幅提升了对话问答的准确率，但是依然存在对检索结果利用不充分，上下文理解错误等具有挑战的问题。作为中国最具标志性

小红书技术REDtech·2024-01-07 04:26

基于图的推荐算法(9): Session-Based Social Recommendation via Dynamic Graph A!ention Networks

前言WSDM2019关于基于图神经网络进行会话级的社交推荐任务关键词：动态图注意力网络session-based社交推荐摘要像Facebook和Twitter这样的在线社区非常流行，已经成为许多用户日常生活中不可或缺的一部分

阿瑟_TJRS·2023-12-23 03:30

WSDM 2024 | LLMs辅助基于内容的推荐系统&增强BPR训练数据

本文提出了一种简单而有效的基于LLMs的图数据增强策略，称为LLMRec，以增强基于内容的推荐系统。LLMRec包含三种数据增强策略和两种去噪策略。数据增强策略包括从文本自然语言的角度挖掘潜在的协同信号,构建用户画像(LLM-based),并强化itemsideinformation(LLM-based)。去噪则是分别针对增强的边和特征来进行drop和maskedauto-encoder的操作。实

TechBeat人工智能社区·2023-12-06 00:12

Swagger基本示例

类注解@RestController@RequestMapping("/im/wsdm/user")@Api(tags="融云用户")publicclassImWsdmUserControllerextendsBaseController

ITKEY_·2023-11-19 08:11

WSDM顶会 & 爱奇艺 - 基于时间序列和多模型融合的用户留存预测挑战赛

ps：冠军团队方案，本文只复刻了冠军方案特征工程和机器学习部分，无涉及深度学习部分。文章目录1.赛题引入1.1赛题描述1.2数据描述1.3评价指标1.4数据集解释2.特征工程2.1数据表1-用户登陆数据：app_launch_logs.csv2.2数据表2-用户观看视频时长和数目特征：user_playback_data.csv2.3数据表3-用户画像数据：user_portrait_data.c

talle2021·2023-10-03 07:29

论文阅读：Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Recommendation（WSDM ’23）

aaHua_·2023-09-25 22:04

论文《Contrastive Meta Learning with Behavior Multiplicity for Recommendation》阅读

阅读论文概况论文主要贡献Background&Motivation方法论单行为图神经网络（Behavior-awareGNN）多行为对比学习元对比编码模型训练实验部分论文总结论文概况今天带来的是发表在WSDM2022

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:21

因果推断推荐系统工具箱 - AllPairs（一）

文章名称【WSDM-2021】【google】EstimatingPositionBiaswithoutIntrusiveInterventions核心要点文章旨在解决L2R中存在的观测偏差（审视偏差）

processor4d·2023-07-25 15:06

Adapting User Preference to Online Feedback in Multi-round Conversational Recommendation

发布于2021WSDM1motivation1.1问题现有的CRS用户偏好模型通常将在线反馈信息作为独立的特征或训练实例，忽略了属性级和项目级反馈信号之间的关系。

SC30W·2023-07-21 15:18

因果推断推荐系统工具箱 - AllPairs（二）

文章名称【WSDM-2021】【google】EstimatingPositionBiaswithoutIntrusiveInterventions核心要点文章上一节，我们讲解了审视偏差，PBM以及RankRandomSwapping

processor4d·2023-04-12 05:06

WSDM 2022 | 一种用于在线广告自动竞价的协作竞争多智能体框架

丨目录：·摘要·背景·基础概念·IL的行为分析·我们的方法·实验·总结·参考文献▐摘要在在线广告中，自动竞价已经成为广告主优化自身广告性能的必需工具，自动竞价允许广告主通过简单地设置计划目标以及相应约束来优化其关心的广告性能指标。之前的工作大多从单智能体的角度考虑自动竞价问题，少有考虑建模智能体之间的相互影响。本文从分布式多智能体系统的角度研究自动竞价智能体的设计问题，并提出了一个通用的多智能体自

阿里妈妈技术·2023-02-04 10:20

计算机会议等级 wsdm,WSDM 2022: International Conference on Web Search and Data Mining

WSDM(pronounced“wisdom”)isoneofthepremierconferencesonweb-inspiredresearchinvolvingsearchanddatamining.The15thACMInternationalWSDMConferencewilltakeplaceinArizona

何处话死两个·2023-02-03 03:14

Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation WSDM2021

农场主·2023-02-03 03:13

2021-WSDM-Decomposed Collaborative Filtering: Modeling Explicit and Implicit Factors For Recommender

DecomposedCollaborativeFiltering:ModelingExplicitandImplicitFactorsForRecommenderSystems2021WSDMCF的主题是表示学习。学习到的表示应该反映出：由外在属性所显示的，比如book的作者、类型由隐式因子所显示的，协同信号3问题描述协作关系感知图，交互图+物品知识图谱显示关系R+R^+R+就是物品KG中的关系隐

Dive_·2023-02-03 03:13

2021-WSDM-Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation

2021-WSDM阿里团队召回发现用户的行为序列通常包含多个概念上不同的物品，而统一的嵌入向量主要受到最近频繁行为的影响。

Dive_·2023-02-03 03:41

【论文泛读】Towards Long-term Fairness in Recommendation - 2021 - WSDM

TowardsLong-termFairnessinRecommendation[2021-WSDM]本文是投在顶会WSDM上的2021年的新文章，旨在采用强化学习方法解决常规推荐环境中的曝光不公平问题

JinyuZ1996·2023-01-09 10:44

WSDM'23 | 基于实体对齐的文图检索优化算法

每天给你送来NLP技术干货！来自：知识工场图文检索是一项具有挑战性的跨模态任务，引起了人们的广泛关注。传统方法无法打破不同模态之间的障碍。视觉语言预训练模型（VLP）基于海量图文数据，大大提高了图文检索性能。尽管如此，基于VLP模型的方法仍然容易产生无法在跨模态数据上对齐实体的检索结果。并且在预训练阶段解决该问题的方法不仅昂贵，且欠缺应用性。因此，我们提出了一种轻量级的实用方法AGREE，基于VL

zenRRan·2022-12-26 14:17

从用户长序列行为中有效抽取信息的常见方法

12019年SIGIR会议的《LifelongSequentialModelingwithPersonalizedMemorizationforUserResponsePrediction》22018年WSDM

guoyuhaoaaa·2022-12-20 18:49

Harryline-lx·2022-12-07 06:03

WSDM‘23 推荐系统论文梳理

WSDM'23已公布录用结果，共收到投稿690篇，录用123篇，录用率为17.8%，完整录用论文列表见WSDM'23AcceptedPapers。

AI算法札记·2022-12-05 07:40

WSDM 21-Temporal Cross-Effects in Knowledge Tracing

TemporalCross-EffectsinKnowledgeTracing主要内容TemporalCross-EffectsinKnowledgeTracingAbstract1Introduction2RelatedWork2.1KnowledgeTracing2.2TemporalDynamicsinKnowledgeTracing2.3HawkesProcess3EmpiricalStu

Highlight_Jin·2022-12-01 02:34

22年各AI顶会个性化推荐相关必读论文分类整理分享

本资源整理了最近两年各大AI顶会中个性化推荐相关的论文，涉及SIGIR2020,SIGKDD2020,RecSys2020,CIKM2020,AAAI2021,WSDM2021,WWW2021,SIGIR2021

lqfarmer·2022-12-01 02:04

加州大学提出时间间隔自注意力模型用于序列推荐(已开源)

JulianMcAuleyUniversityofCalifornia,FloridaStateUniversityWSDM2020https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/pdfs/wsdm20b.pdf

frank_hetest·2022-11-28 13:03

美团：WSDM Cup 2019自然语言推理任务获奖解题思路

WSDM（WebSearchandDataMining，读音为Wisdom）是业界公认的高质量学术会议，注重前沿技术在工业界的落地应用，与SIGIR一起被称为信息检索领域的Top2。

weixin_30808253·2022-11-27 00:52

WSDM Cup 2019自然语言推理任务获奖解题思路

WSDM（WebSearchandDataMining，读音为Wisdom）是业界公认的高质量学术会议，注重前沿技术在工业界的落地应用，与SIGIR一起被称为信息检索领域的Top2。

普通网友·2022-11-27 00:48

WSDM2021推荐系统论文集锦（附下载）

机器学习与推荐算法·2022-11-26 22:48

WSDM2022推荐系统论文集锦

机器学习与推荐算法·2022-11-26 22:48

AI算法札记·2022-11-26 22:16

WSDM 2022 推荐系统论文阅读（上）

声明：本论文阅读笔记主要是对论文摘要的概括，评论仅代表个人的阅读观点，欢迎大家在评论区讨论！1.APeepintotheFuture:AdversarialFutureEncodinginRecommendation公司/学校：微信摘要：提出要让推荐模型可以利用futurefeature。文章设计了一个对抗学习网络，判别器输入commonfeature和futurefeature，输出用户物品对的

XJTU-Qidong·2022-11-26 21:37

WSDM 2022 推荐系统论文阅读（下）

本篇是WSDM2022中推荐系统论文阅读的完结篇！

XJTU-Qidong·2022-11-26 21:37

WSDM 2022最佳论文候选：港大提出多行为对比元学习的推荐系统

PaperWeekly原创·作者|韦玮单位|香港大学研究方向|推荐系统论文标题：ContrastiveMetaLearningwithBehaviorMultiplicityforRecommendation论文来源：WSDM2022

PaperWeekly·2022-11-26 21:36

WSDM2021推荐系统论文集锦

2021年第14届国际网络搜索与数据挖掘会议WSDM将在2021年3月8日到12日于线上举行。今年此次会议共收到了603份有效投稿，最终录取篇数为112篇，录取率为18.6%。

文文学霸·2022-11-26 21:06

WSDM 2023 推荐系统相关论文整理

关注我们，一起学习~WSDM2023的论文录用结果已出，以下是论文列表地址，笔者整理了推荐系统相关的一些论文，包含序列推荐，点击率估计，多样性等领域，涵盖图学习，对比学习，因果推断，知识蒸馏等技术。

文文学霸·2022-11-26 21:06

WSDM2023推荐系统论文集锦

机器学习与推荐算法·2022-11-26 21:04

[WSDM 2022]HTGN-BTW Heterogeneous Temporal Graph Network with Bi-Time-Window Training Strategy for T.

[WSDM2022]HTGN-BTW:HeterogeneousTemporalGraphNetworkwithBi-Time-WindowTrainingStrategyforTemporalLinkPrediction

yujianke100·2022-11-26 04:28

[WSDM 2022]An Effective Graph Learning based Approach for Temporal Link Prediction The First Place o.

[WSDM2022]AnEffectiveGraphLearningbasedApproachforTemporalLinkPrediction:TheFirstPlaceofWSDMCup2022总结传统模型