НаправлениеDOMAIN

Домены, группы и мультимодальные задачи

В новом домене меняются не только признаки. Меняются допустимость действия, горизонт пользы, участники решения и смысл доступной обратной связи.

73 материалов с этим тегом · 24 с этой темой в качестве главной · в каталоге →

1. 01

   Медицинская и учебная правдоподобность не равна полезности вмешательства

   GenRxR создаёт гипотетические записи для редких назначений, BiLPR оценивает учебные траектории через взаимодействие симулируемых ученика и преподавателя, а WiseFood соединяет источники и ограничения питания. Во всех случаях проверяемая согласованность конструкции полезна, но не заменяет независимого результата для человека. Аудит медицинских рекомендателей подчёркивает дополнительную границу: даже точное воспроизведение на исходных данных не доказывает перенос в другую клинику.

   • Improving Rare Medication Recommendation with Counterfactual Data Augmentation and Large Language Models
   • BiLPR: Bidirectional Teacher-Student Agent Interaction for Context-Aware Learning Path Recommendation
   • WiseFood: A Multi-Task Conversational Recommender for Trustworthy, Integrated, and Personalized Dietary Guidance
   • Personalised Drug Recommender Systems based on Electronic Health Records: Reproducibility and External Validity
2. 02

   География и взаимный выбор меняют критерий хорошего ранга

   Safety-Aware POI учитывает происшествия вдоль маршрута, welfare-oriented recommendations вычитает индивидуальную стоимость поездки, а CCN сравнивает уникальные сегменты альтернатив. MODE переносит внимание на взаимный интерес сторон рынка. Здесь высокий независимый скор объекта недостаточен: важны путь, цена альтернативы или ответ другой стороны. При этом риск-прокси и вероятностная модель внимания остаются допущениями, а не прямым измерением безопасности или благополучия. Lumi переносит ситуативную осторожность и городские признаки в запрос к языковой модели, но проверка структуры ответа не подтверждает безопасность места. Twiner показывает другую доменную границу: курсы исключают повторы, а продуктовые корзины требуют отдельной оценки повторных и новых товаров. Значит, валидность интерфейсного ответа, допустимость объекта и полезность конкретной выдачи должны проверяться раздельно, а не наследоваться от общего названия рекомендательной системы.

   • Safety-Aware Next-POI Recommendation with Large Language Models
   • Towards welfare-oriented recommendations in activity-travel behavior
   • Towards Full Candidate Interaction: A Comprehensive Comparison Network for Better Route Recommendation
   • MODE: Mutual Optimality in Direct Effects of Reciprocal Recommendations in Matching Markets
   • Lumi: An LLM-Grounded System for Safety-Aware POI Recommendations
   • Enriching Graph-Based Modeling with Sequential Signals for Explainable Course Recommendation
3. 03

   Текст, изображение и коллективное мнение полезны только при ясной роли

   BookForYou использует сюжетные теги внутри близкого семантического пула, мультимодальный разговорный router выбирает канал по запросу, а UDSIG подбирает визуальные референсы для персональной генерации. В групповой работе Consensus vs. Dissent язык выбирает объяснимое правило объединения людей, а не просто ещё одну модальность товара. Следует различать источник признаков и источник нормативного решения: высокое сходство или уверенность модели не подтверждают ни достоверность описания, ни справедливость группового выбора.

   • BookForYou: Leveraging BART-Generated Narrative Tropes for Content-Based Book Recommendations
   • Choosing What Matters: Query-Aware Multimodal Routing for Conversational Recommendation
   • Generating Personalized Images for Sparse-Interaction Users with Uncertainty-Aware Retrieval and Dense Knowledge Guidance
   • Consensus vs. Dissent: Dynamic LLM Modeling of Subjective Preferences in Group Recommenders

Работы по теме

1. 007

   BiLPR: Bidirectional Teacher-Student Agent Interaction for Context-Aware Learning Path Recommendation

   #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
2. 009

   Bridge the Unseen Gap: Enhancing Non-overlapping Cross-domain CTR Prediction via Profile Retrieval

   #Реклама и рекомендации#Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
3. 011

   Calibrating User Preferences for Cross-Domain Recommendation via Target-Guided Representation Mapping

   #Домены, группы и мультимодальные задачи#Коллаборативность и геометрия представлений
4. 013

   Consensus vs. Dissent: Dynamic LLM Modeling of Subjective Preferences in Group Recommenders

   #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты#Контроль, объяснения и интересы участников
5. 014

   Dart: Adaptive Tweedie Objective Mitigates the σ Escape Route in Cross-Platform Popularity Prediction

   #Домены, группы и мультимодальные задачи#Промышленное ранжирование и стоимость
6. 016

   DPGFlow: Decoupled Preference Guided Flow Matching for Cross Domain Sequential Recommendation

   #Генерация и семантические коды#Домены, группы и мультимодальные задачи#История, время и последовательности
7. 017

   DPGR: Dual-Domain Spatiotemporal Generative Retrieval for Intent-Aware Local Life Service Recommendation

   #Генерация и семантические коды#Домены, группы и мультимодальные задачи
8. 019

   Do We Care About Personalization and Explainability? An Interview Study with News Recommendation Engineers

   #Контроль, объяснения и интересы участников#Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
9. 020

   Do We Really Need LLMs to Augment All? A Selective Augmentation Framework with Lightweight Language Models for Multimodal CTR Prediction

   #Реклама и рекомендации#Промышленное ранжирование и стоимость#Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи
10. 021

    Empowering Cross-Domain Sequential Recommendation with Hybrid Tokenization and Serial-Parallel Decoding

    #Генерация и семантические коды#Домены, группы и мультимодальные задачи
11. 030

    Generating Personalized Images for Sparse-Interaction Users with Uncertainty-Aware Retrieval and Dense Knowledge Guidance

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Генерация и семантические коды
12. 031

    Give the Long-tail More SPACE: Promoting Provider Fairness in Next POI Recommendation

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи#Генерация и семантические коды
13. 034

    Improving Rare Medication Recommendation with Counterfactual Data Augmentation and Large Language Models

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
14. 037

    Learning Sparse Representations of Multimodal Content for Enhanced Cold Item Recommendation

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Коллаборативность и геометрия представлений#Промышленное ранжирование и стоимость
15. 038

    MODE: Mutual Optimality in Direct Effects of Reciprocal Recommendations in Matching Markets

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Контроль, объяснения и интересы участников
16. 047

    Reducing Perceived Polarization through Affect-Balanced News Reframing

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
17. 050

    Safety-Aware Next-POI Recommendation with Large Language Models

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Контроль, объяснения и интересы участников#Языковые модели, диалог и агенты
18. 060

    Towards welfare-oriented recommendations in activity-travel behavior

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
19. 068

    BookForYou: Leveraging BART-Generated Narrative Tropes for Content-Based Book Recommendations

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
20. 070

    Choosing What Matters: Query-Aware Multimodal Routing for Conversational Recommendation

    #Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи#Коллаборативность и геометрия представлений
21. 074

    Dual Conditional Diffusion for Generative Cross-Domain Recommendation via Disentangled Knowledge Transfer

    #Генерация и семантические коды#Домены, группы и мультимодальные задачи#Коллаборативность и геометрия представлений
22. 077

    Hierarchical GTV Estimation: Bridging the Gap between Container-Level Ranking and Item-Level Conversion

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
23. 080

    LLM-as-a-Judge for Evaluating System Responses in Conversational Music Recommendation

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи
24. 088

    Surface Matching in Skill Recommenders: Incomplete Evaluation Hides Simplicity Bias

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
25. 090

    Uncertainty-Aware Gated Context Fusion for Next POI Recommendation

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#История, время и последовательности
26. 101

    Some People Are Worth Recommending For: Twenty Years of Progress, Gaps, and Opportunities For and With Children at RecSys

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
27. 103

    Towards the Human-Centered Study of Recommender System Providers

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
28. 107

    Are We Really Making Progress in Group Recommendation? Unmasking the Tie-Breaking Illusion

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
29. 108

    Personalised Drug Recommender Systems based on Electronic Health Records: Reproducibility and External Validity

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
30. 109

    We’ve Already Been There: A Study of Data Leakage in Ephemeral Group Recommender Systems

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
31. 110

    Binge Watch: Reproducible Multimodal Benchmark Datasets for Large-Scale Movie Recommendation on MovieLens-10M and 20M

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Оценка, причинность и достоверность вывода
32. 112

    JTH: A Dataset for Evaluating Cold-Start and Temporal Dynamics in Job Recommendation

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Оценка, причинность и достоверность вывода
33. 115

    WatchLens: A Configurable Platform for Online Video Recommendation Experiments

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
34. 116

    WorkRB: A Community-Driven Evaluation Framework for AI in the Work Domain

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
35. 120

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

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
36. 124

    Breaking the Loop: An Empirical Comparison of Strategies for Novelty and Freshness in YouTube Music

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
37. 129

    DRanker: A Transformer-Based Multi-Task Ranking Model for the Disney+ Homepage

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи#История, время и последовательности
38. 133

    FLUID: From Ephemeral IDs to Multimodal Semantic Codes for Billion-Scale Livestreaming Recommendation

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Генерация и семантические коды#Домены, группы и мультимодальные задачи
39. 137

    Generative Spatiotemporal Intent Sequence Recommendation via Implicit Reasoning in Amap

    #Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи#Промышленное ранжирование и стоимость
40. 140

    Guess Where You Go: Generative Next Point-of-Interest Recommendation in Amap

    #Генерация и семантические коды#Домены, группы и мультимодальные задачи
41. 143

    Hybrid Retrieval and Multimodal Reranking for Item-to-Item Recommendation in a C2C Marketplace

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
42. 145

    IDProxy: Cold-Start CTR Prediction for Ads and Recommendation at Xiaohongshu with Multimodal LLMs

    #Реклама и рекомендации#Промышленное ранжирование и стоимость#Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи
43. 148

    LLM-Based Re-Ranking for Real Estate Search

    #Языковые модели, диалог и агенты#Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
44. 153

    M2R: End-to-End Implicit Scenario Discovery for Multi-Scenario and Multi-Crowd Ranking at Taobao

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
45. 156

    Melo: A Production LLM-Powered Music Recommendation Agent

    #Языковые модели, диалог и агенты#Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
46. 160

    Multi-Objective Ranking for Live-Streaming: Balancing Fresh and Delayed Signals with Segment-Aware Targeting

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
47. 162

    Multilingual Semantic Retrieval for Apple Music Search

    #Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
48. 168

    PinDCO: Whole-Page Aware Dynamic Creative Optimization at Scale

    #Реклама и рекомендации#Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
49. 183

    The Text on the Creative: An Under-Exploited Ranking Modality for Short-Form Video Ads

    #Реклама и рекомендации#Промышленное ранжирование и стоимость#Домены, группы и мультимодальные задачи
50. 186

    Towards Full Candidate Interaction: A Comprehensive Comparison Network for Better Route Recommendation

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Промышленное ранжирование и стоимость
51. 194

    UniShare: A Unified Framework for Joint Video and Receiver Recommendation in Social Sharing

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Коллаборативность и геометрия представлений#Промышленное ранжирование и стоимость
52. 195

    UniTraj: Cross-Domain Long-Sequence Modeling for Commercial Recommendation

    #Реклама и рекомендации#История, время и последовательности#Домены, группы и мультимодальные задачи#Промышленное ранжирование и стоимость
53. 207

    Exploring Revealed Behavior and Stated Profiles in Longitudinal News Recommendation

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
54. 213

    Music Discovery Quality and the Value of Familiarity

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Оценка, причинность и достоверность вывода
55. 216

    Personalized Fashion Discovery via Session Trajectories and Soft Negatives

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Контроль, объяснения и интересы участников
56. 217

    Predicting Custom-Feed Returns for New Bluesky Posts: A Prospective Study

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Оценка, причинность и достоверность вывода#Промышленное ранжирование и стоимость
57. 219

    Revisiting the Assumptions of Shared-Account Sequential Recommendation

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#История, время и последовательности#Домены, группы и мультимодальные задачи
58. 225

    Towards Dynamic Relationship Schema Discovery for Complementary News Recommendation

    #Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи#Оценка, причинность и достоверность вывода
59. 236

    FINALLY: A Dataset Recommender for RecSys Experiments

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
60. 237

    Fusion AutoEncoder: Feature-Grounded Embeddings for Products with Mixed Structured Attributes

    #Коллаборативность и геометрия представлений#Домены, группы и мультимодальные задачи
61. 238

    GroupRec: A Unified Toolkit for Reproducible and Inspectable Group Recommendation Research

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Оценка, причинность и достоверность вывода
62. 239

    How Would You Like Your Recommendations? p-book, a Self-Recommending Living Book That Teaches How Recommender Systems Work

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
63. 240

    Loom: LLM-Powered Naturally Embedded Recommendation

    #Реклама и рекомендации#Языковые модели, диалог и агенты#Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
64. 241

    Lumi: An LLM-Grounded System for Safety-Aware POI Recommendations

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты#Контроль, объяснения и интересы участников
65. 243

    ReBait: From Clickbait to Informed Choice in Live News Recommendation Feeds

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи
66. 247

    Tasteprint: Cross-Platform Recommendation Agent

    #Языковые модели, диалог и агенты#Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
67. 249

    WiseFood: A Multi-Task Conversational Recommender for Trustworthy, Integrated, and Personalized Dietary Guidance

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты#Контроль, объяснения и интересы участников
68. 251

    Aligning Algorithms with Axiology: Operationalizing Journalistic Values in News Recommender Systems

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Домены, группы и мультимодальные задачи
69. 252

    Discover Weakly No More: User-Centric Design Criteria for Discovery in Music Recommendation

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
70. 253

    From Click Modeling to Offline and Off-Policy Evaluation in Carousel Recommendation

    #Оценка, причинность и достоверность вывода#Домены, группы и мультимодальные задачи
71. 255

    Teaching Recommenders to Listen: Bidirectional Natural-Language Control for Personalized News

    #Контроль, объяснения и интересы участников#Языковые модели, диалог и агенты#Домены, группы и мультимодальные задачи
72. 262

    Multi-Modal Semantic Expansion with Constrained LLM Reranking for Conversational Music Recommendation

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Языковые модели, диалог и агенты
73. 269

    Timing-Aware Repurchase Prediction for Web-Scale E-Commerce: Survival Models for Multi-Surface Grocery Recommendation

    #Домены, группы и мультимодальные задачи#Промышленное ранжирование и стоимость#Оценка, причинность и достоверность вывода