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 8Последовательные рекомендации 0Языковые модели и агенты 0Коллаборативные модели 5Оценка и причинность 0Объяснения и контроль 0Промышленные системы 1Кросс-домен и мультимодальность 0Реклама и рекомендации 0
#tokenizationСбросить фильтры

  1. Addressing Cross-Stage Decoupling of Semantic and Collaborative Signals in Generative Recommendation

    Токенизатор получает текстовые описания коллаборативных соседей товара. Связь семантических и поведенческих сигналов поддерживается между стадиями генеративной рекомендации.

    Kuaishou Technology

    #Генеративные рекомендации#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  2. 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 ↗

  3. Not All Branches Are Equal: Adaptive Semantic ID Construction for Generative Recommendation

    Адаптивное дерево строит семантические идентификаторы иерархической кластеризацией. Ветвление подбирается с учётом локальной структуры эмбеддингов.

    Ben-Gurion University of the Negev

    #Генеративные рекомендации

    Публикация конференцииZotero ↗

  4. Topology-Aware Tokenization for Generative Recommendation

    TopoTok дистиллирует соседство исходных представлений в уровни квантования. Разные лоссы сохраняют межгрупповую, внутригрупповую и товарную структуру.

    University of Illinois Urbana-Champaign

    #Генеративные рекомендации#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  5. Distribution-Level Contrastive Supervision for Generative Recommendation

    SODA превращает близость товара к кодовым словам в мягкие распределения. Контрастивное согласование передаёт этот сигнал представлению истории без изменения декодера.

    University of Science and Technology of China, Upwork +2

    #Генеративные рекомендации#Коллаборативные модели

    Публикация конференцииZotero ↗

  6. 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 ↗

  7. Tokens are All You Need: Dual-purpose Semantic IDs for Achieving LLM-Level I/O Efficiency in Recommendation Systems (SiDec)

    SiDec использует одни семантические токены как коллаборативные признаки и источник реконструкции контентного вектора. Лёгкий декодер восстанавливает плотную информацию внутри ранкера.

    Google, Google DeepMind

    #Промышленные системы#Генеративные рекомендации

    Публикация конференцииZotero ↗

  8. Don't Waste the Last Token: A Quantizer-Agnostic Quality Boost from Semantic ID Collision Resolution

    Работа сравнивает способы назначения последнего токена для разрешения SID-коллизий. Токенизатор, генератор и длина кода удерживаются фиксированными.

    Sber AI Lab, AI Center +1

    #Генеративные рекомендации

    Публикация конференцииZotero ↗

RecSys2026

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