К содержанию
Олег НагорныйRecSys2026

Каталог

Найдено: 8 из 269 · теги в строках тоже фильтруют

Только в Zotero 269
Темы в текущей выборке · полоса — работы с тегом из 8 найденных, риска — весь корпус
Генеративные рекомендации 0Последовательные рекомендации 3Языковые модели и агенты 2Коллаборативные модели 1Оценка и причинность 2Объяснения и контроль 1Промышленные системы 8Кросс-домен и мультимодальность 0Реклама и рекомендации 0
Google YouTubeЕсть в ZoteroСбросить фильтры

  1. Interest Sequence for User Modeling in Industrial Short-Form Video Recommendation

    Иерархическая таксономия видео задаёт дерево накопленных пользовательских интересов. Семантическая долгосрочная статистика подаётся промышленному ранкеру отдельным входом.

    Google YouTube

    #Промышленные системы#Последовательные рекомендации#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  2. Learned Cross-Task Relationships in Multi-Task Models

    Вспомогательные головы обучаются на комбинациях меток разных задач. Их прогнозы используются для переноса знаний и настройки политики наград.

    Google YouTube, Google

    #Промышленные системы

    Публикация конференцииZotero ↗

  3. Mend the Measurement Gap: Latent User Preference Modeling for Short-Form Video Recommendation

    FLVM отдельно моделирует базовые поведенческие склонности и латентный остаток предпочтений. Несколько сигналов обратной связи связываются через структурированное вероятностное представление.

    Google, Google YouTube

    #Промышленные системы#Оценка и причинность

    Публикация конференцииZotero ↗

  4. RecEvolve: A Knowledge-Driven Autonomous Agent System for Recommender Systems

    RecEvolve организует цикл идей, критики, кода и офлайн-проверки специализированными агентами. Версионирование позволяет накапливать принятые изменения и откатывать неудачные.

    Google, Google YouTube

    #Языковые модели и агенты#Промышленные системы

    Публикация конференцииZotero ↗

  5. Self-Evolving Recommendation System: End-To-End Autonomous Model Optimization With LLM Agents

    Агенты предлагают компактные изменения промышленной конфигурации и проверяют их через общий журнал экспериментов. Разные роли исследуют архитектуру, оптимизацию и награды при фиксированных контрактах.

    Google YouTube

    #Языковые модели и агенты#Промышленные системы

    Публикация конференцииZotero ↗

  6. Soft Curriculum Learning for Optimizing Fresh and Generalized Recommendations

    Soft Curriculum меняет вес каждого примера по трудности и прогрессу обучения. Поток сохраняется полностью, а расписание постепенно меняет вклад сложных событий.

    Google, Google YouTube

    #Промышленные системы#Последовательные рекомендации

    Публикация конференцииZotero ↗

  7. Token Factory: Efficiently Integrating Diverse Signals into Large Recommendation Models

    Token Factory преобразует группы разнородных признаков в обучаемые непрерывные токены фиксированной длины. Эти токены совместно оптимизируются с большой рекомендательной моделью.

    Google YouTube, Google DeepMind

    #Промышленные системы#Последовательные рекомендации

    Публикация конференцииZotero ↗

  8. Uncertainty-Aware Reward Modeling: A Large-Scale Case Study in Video Recommendation

    Лёгкий ранкер YouTube использует байесовский последний слой либо квантили награды для исследования кандидатов. Квантильная политика добавляет к медиане бонус за ширину интервала с отдельным правилом для телевизоров.

    Google YouTube, Google DeepMind

    #Промышленные системы#Объяснения и контроль#Оценка и причинность

    Публикация конференцииZotero ↗

RecSys2026

Разборы работ RecSys 2026 · обновлено 2026-10-16.