NeurlPS2022推荐系统论文集锦

2022 年 9 月 26 日 机器学习与推荐算法
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第36届神经信息处理系统会议NeurlPS2022将于11月28日至12月9日举行。大会将持续举行两周,第一周将在美国新奥尔良举行现场会议,第二周改为线上会议。根据官网邮件中给出的数据,本届会议共有10411篇论文投稿,接收率为25.6%。
官网链接:
https://nips.cc/Conferences/2022/Schedule?type=Poster

本文从上述官网链接接收列表中筛选出与推荐系统、数据偏差以及图相关的论文供大家学习,其中与推荐系统有关的论文16篇。本次论文整理涉及到众多推荐系统领域的子方向,比如推荐系统中的嵌入表存放问题、算法选择问题、推荐系统中具有点击后信息的广义延迟反馈模型、用于训练推荐模型的缓存增强batch内重要性重采样问题、基于图卷积网络的推荐系统、推荐系统中的注入攻击分析、多样性推荐、基于自监督学习的推荐系统、大规模多用途的推荐系统数据集等。

其中部分论文已上传到Arxiv,大家可以自行下载进行阅读,也可以前往每周的论文周报进行查看。

DreamShard: Generalizable Embedding Table Placement for Recommender Systems
RecZilla: Algorithm Selection for Recommender Systems
APG: Adaptive Parameter Generation Network for Click-Through Rate Prediction
Generalized Delayed Feedback Model with Post-Click Information in Recommender Systems
Cache-Augmented Inbatch Importance Resampling for Training Recommender Retriever
Graph Convolution Network based Recommender Systems: Learning Guarantee and Item  Mixture Powered Strategy
Infinite Recommendation Networks: A Data-Centric Approach
Revisiting Injective Attacks on Recommender Systems
Diversified Recommendations for Agents with Adaptive Preferences
Debiased, Longitudinal and Coordinated Drug Recommendation through Multi-Visit Clinic  Records
GBA: A Tuning-free Approach to Switch between Synchronous and Asynchronous Training for Recommendation Models
Recommender Forest for Efficient Retrieval
The trade-offs of model size in large recommendation models : A 10000 × compressed criteo-tb DLRM model (100 GB parameters to mere 10MB)
Contrastive Graph Structure Learning via Information Bottleneck for Recommendation
Tenrec: A Large-scale Multipurpose Benchmark Dataset for Recommender Systems
Incorporating Bias-aware Margins into Contrastive Loss for Collaborative Filtering

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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。

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