К содержанию
Олег НагорныйRecSys2026

Каталог

Найдено: 5 из 269 · теги в строках тоже фильтруют

Только в Zotero 269
Темы в текущей выборке · полоса — работы с тегом из 5 найденных, риска — весь корпус
Генеративные рекомендации 2Последовательные рекомендации 0Языковые модели и агенты 0Коллаборативные модели 5Оценка и причинность 1Объяснения и контроль 0Промышленные системы 3Кросс-домен и мультимодальность 0Реклама и рекомендации 0
Коллаборативность и геометрия представленийMeta Platforms, Inc.Есть в ZoteroСбросить фильтры

  1. CoFiRec: Coarse-to-Fine Tokenization for Generative Recommendation

    CoFiRec квантует атрибуты товара по явно заданной иерархии. Коллаборативный код завершает последовательную генерацию семантических уровней.

    University of Illinois Urbana-Champaign, Meta Platforms, Inc. +1

    #Генеративные рекомендации#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  2. Probabilistic Residual Learning for Online Recommendations

    Вероятностная модель обучается предсказывать остаток ошибки замороженного рекомендателя. Контентные априоры и пользовательские кластеры задают структуру поправки.

    Rutgers University, Meta Platforms, Inc. +2

    #Промышленные системы#Коллаборативные модели#Оценка и причинность

    Публикация конференцииZotero ↗

  3. Mosaic: A Fleet of User Embedding Specialists for Recommendation at Meta

    Mosaic обучает специализированные пользовательские башни с разными источниками сигнала. Только их выходные представления поступают downstream-ранкерам, отделяя тяжёлое обучение от выдачи.

    Meta Platforms, Inc.

    #Промышленные системы#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  4. RankGraph-2: Lifecycle Co-Design for Billion-Node Graph Learning in Recommendation

    RankGraph согласует построение графа, отбор соседей и контракт выдачи представлений. Связи однотипных узлов выводятся из поведения без внешней социальной сети.

    Meta Platforms, Inc.

    #Коллаборативные модели#Промышленные системы

    Публикация конференцииZotero ↗

  5. Structuring and Tokenizing Distributed User Interest Context for Generative Recommendation

    Метод строит разреженный граф совместного потребления как схему интересов. Структура графа используется для организации и токенизации пользовательского контекста.

    University of Illinois Urbana-Champaign, Meta Platforms, Inc.

    #Генеративные рекомендации#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

RecSys2026

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