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 1Последовательные рекомендации 2Языковые модели и агенты 1Коллаборативные модели 2Оценка и причинность 3Объяснения и контроль 0Промышленные системы 7Кросс-домен и мультимодальность 2Реклама и рекомендации 2
PinterestСбросить фильтры

  1. Advancing Relevance Measurement with Vision–Language Models for Web-Scale Search

    Визуально-языковая модель оценивает релевантность поисковых результатов по запросу и метаданным. Стратифицированный сбор примеров связывает автоматические метки с экспериментальным решением.

    Pinterest

    #Оценка и причинность#Кросс-домен и мультимодальность#Языковые модели и агенты

    Публикация конференцииZotero ↗

  2. Alignment + Accuracy: The Cascade Reward Representation for Preranking

    Cascade Reward раскладывает награду каскада по префиксам выдачи и пересечению с основным ранкером. Практический предиктор объединяет согласованность отбора и точность оценок.

    Pinterest

    #Промышленные системы#Оценка и причинность

    Публикация конференцииZotero ↗

  3. Entity Representation Learning Through Onsite-Offsite Graph for Pinterest Ads

    TransRA объединяет площадочные и разрешённые внешние действия в неоднородный граф. Типовые преобразования приводят сущности к общему пользовательскому пространству для downstream-ранкера.

    Pinterest

    #Реклама и рекомендации#Коллаборативные модели#Промышленные системы

    Публикация конференцииZotero ↗

  4. Long-term User Engagement Optimization through Model-agnostic Downstream Rewards Learning

    Потенциальные долгосрочные proxy отбираются по нормированным действиям вокруг опорного дня. Проверенная конфигурация наград включается в существующий многозадачный ранкер.

    Pinterest

    #Промышленные системы#Оценка и причинность

    Публикация конференцииZotero ↗

  5. MESH: Scaling Up Retrieval with Heterogeneous Content Unification

    MESH разделяет пользовательские, объектные и контекстные признаки по подбашням. Нормировка и управляемое объединение ограничивают доминирование частого типа контента.

    Pinterest

    #Промышленные системы#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  6. PinDCO: Whole-Page Aware Dynamic Creative Optimization at Scale

    PinDCO параллельно ранжированию объявлений оценивает варианты их креативов. Компонентная модель учитывает контекст всей страницы и форму карточки.

    Pinterest

    #Реклама и рекомендации#Промышленные системы#Кросс-домен и мультимодальность

    Публикация конференцииZotero ↗

  7. TransAct V2: Lifelong User Action Sequence Modeling on Pinterest Recommendation

    Архитектура разделяет пожизненные действия, свежую историю и показы. Отбор под кандидата позволяет использовать дальнее поведение без полного удлинения дорогого входа.

    Pinterest, OpenAI

    #Последовательные рекомендации#Промышленные системы

    Публикация конференцииZotero ↗

  8. UniPinRec: Unifying Generative Retrieval and Ranking at Pinterest Scale

    UniPinRec объединяет retrieval и ranking на общем последовательном backbone. Совместные представления и задачи обучения дополняются оптимизацией развёртывания.

    Pinterest

    #Промышленные системы#Генеративные рекомендации#Последовательные рекомендации

    Публикация конференцииZotero ↗

RecSys2026

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