会员服务
推荐系统，是指根据用户的习惯、偏好或兴趣，从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同，这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
Improving Conversational Recommendation with Contextual Adaptation of External Recommenders and LLM-based Reranking
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Hybrid Cold-Start Recommender System for Closure Model Selection in Multiphase Flow Simulations
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DUET: Joint Exploration of User Item Profiles in Recommendation System
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Modular Representation Compression: Adapting LLMs for Efficient and Effective Recommendations
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Beyond Dense Connectivity: Explicit Sparsity for Scalable Recommendation
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Let Me Introduce You: Stimulating Taste-Broadening Serendipity Through Song Introductions
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Efficient Retrieval Scaling with Hierarchical Indexing for Large Scale Recommendation
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From Logs to Language: Learning Optimal Verbalization for LLM-Based Recommendation at Industry Scale
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PBiLoss: Popularity-Aware Regularization to Improve Fairness in Graph-Based Recommender Systems
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Visual Inception: Compromising Long-term Planning in Agentic Recommenders via Multimodal Memory Poisoning
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AgenticRS-Architecture: System Design for Agentic Recommender Systems
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Membership Inference Attack against Large Language Model-based Recommendation Systems: A New Distillation-based Paradigm
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SRSUPM: Sequential Recommender System Based on User Psychological Motivation
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The Unreasonable Effectiveness of Data for Recommender Systems
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The Unreasonable Effectiveness of Data for Recommender Systems
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参考链接
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