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NeurlPS2022推荐系统论文集锦

NeurlPS2022推荐系统论文集锦

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社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。
转载自 | 机器学习与推荐算法

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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