From Raw IDs to Semantic Planning: How Recommender Systems Utilize Information at Scale
University College Dublin（都柏林大学）；Huawei Ireland Research Centre（华为爱尔兰研究中心）；Huawei Technologies（华为技术有限公司）
探讨推荐系统如何利用信息，分析原始ID主导早期发展及语义信息封装于ID的原因，引入语义规划为未来方向，指出转变需在模型设计、评估及协调多方目标等方面做出改变。
2026-07-21 cs.IR
Can LLMs Outshine Conventional Recommenders? A Comparative Evaluation
PolyU Hong Kong（香港 PolyU）；Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）；NTU Singapore（新加坡国立大学）；NUS Singapore（新加坡国立大学）
该研究提出RecBench基准，对比评估大语言模型与传统推荐系统在CTR和序列推荐任务上的表现，发现LLM推荐效果更优但推理效率低，为后续推荐领域研究提供参考。
2025-10-29 cs.CL cs.IR
Evaluating and Addressing Fairness Across User Groups in Negative Sampling for Recommender Systems
针对推荐系统负采样因数据不平衡导致不活跃用户边缘化的问题，本文通过实证揭示现有策略的群体公平性缺陷，提出群体特异性负采样策略，实验证明其可提升用户侧公平性与整体性能。
2025-11-11 cs.IR
Practical and Secure Federated Recommendation with Personalized Masks
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Clustar；Peking University（北京大学）；Fuzhou University（福州大学）
联合推荐解决了推荐系统的数据孤岛和隐私问题。目前的联合推荐系统主要利用密码学或混淆方法来保护原始评分不被泄露。然而，前者带来了额外的通信和计算成本，后者损害了模型的准确性。这两种方法都不能同时满足推荐系统的实时反馈和精确个性化的要求。在本文中，我们提出了联邦屏蔽矩阵分解（FedMMF），以保护联邦推荐系统中的数据隐私，而不牺牲效率和效果。更详细地说，我们介绍了新的思想，个性化的面具只产生从本地数据，并将其应用在FedMMF。一方面，个性化口罩为参与者的私人数据提供了保护，而不会损失有效性。另一方面，结合自适应安全聚合协议，个性化掩码可以进一步提高效率。从理论上分析了个性化口罩的安全性。从经验上讲，我们还显示了所设计的模型在不同的现实世界的数据集上的优越性。
2022-06-20 cs.AI cs.CR cs.IR
On-Device Next-Item Recommendation with Self-Supervised Knowledge Distillation
现代推荐系统以完全基于服务器的方式运行。为了满足数百万用户的需求，需要频繁的模型维护和高速处理并发用户请求，这是以巨大的碳足迹为代价的。与此同时，用户需要上传他们的行为数据，甚至包括直接的环境上下文到服务器，提高了公众对隐私的关注。设备上推荐系统通过成本意识设置和本地推理来规避这两个问题。然而，由于有限的内存和计算资源，设备上的推荐系统面临着两个基本的挑战：（1）如何减少规则模型的大小，以适应边缘设备？(2)如何保持原有的能力？以往的研究大多采用张量分解技术对规则推荐模型进行压缩，压缩比有限，以避免性能急剧下降。在本文中，我们探索超紧凑模型的下一个项目推荐，通过放松张量分解的维度一致性的约束。同时，为了弥补压缩带来的容量损失，提出了一种自监督的知识蒸馏框架，使压缩后的模型（学生）能够提取原始数据中的基本信息，并通过与原模型（教师）的嵌入重组策略改进长尾项目推荐。在两个基准上的大量实验表明，随着模型大小减少30倍，压缩模型几乎没有精度损失，在大多数情况下甚至优于未压缩的模型。
2022-04-23 cs.IR
What Price Fairness? Evaluating Energy - Fairness - Accuracy Trade-off in Recommender Systems
Johannes Kepler University Linz（林茨约翰内斯·开普勒大学）；ISISTAN, CONICET-UNCPBA（ISISTAN，阿根廷国家科学研究委员会-内乌肯国立大学）
本研究评估推荐系统中公平性干预的能耗成本，比较多种方法，发现公平性的绿色成本不统一，呼吁以准确性、公平性和计算成本三方权衡来评估公平感知推荐。
2026-09-09 cs.IR
Ah, that's the great puzzle: On the Quest of a Holistic Understanding of the Harms of Recommender Systems on Children
本文以立场论文形式反思推荐系统对儿童可能造成的危害，呼吁研究者、从业者和政策制定者开展以危害为中心的整体性考察，以指导设计更安全、更适合儿童的推荐策略。
2024-05-03 cs.IR
WarpRec: Unifying Academic Rigor and Industrial Scale for Responsible, Reproducible, and Efficient Recommendation
Politecnico di Bari（巴里理工大学）；Wideverse；ISTI-CNR（意大利国家研究委员会ISTI分部）；UAM（马德里自治大学）；OVS
WarpRec通过统一学术严谨性与工业规模，实现负责任、可重复和高效的推荐系统，提供高性能框架和可持续的推荐系统架构。
2026-02-19 cs.AI cs.IR
Contrastive Counterfactual Learning for Causality-aware Interpretable Recommender Systems
针对观测反馈中的曝光偏差与混杂因素难题，提出结合逆倾向得分、正样本扩展及三种正采样策略的对比反事实学习方法 CCL，并在两个真实数据集上验证其优于现有方法。
2023-08-17 cs.IR
DLCRec: A Novel Approach for Managing Diversity in LLM-Based Recommender Systems
本文提出DLCRec框架，通过将推荐过程分解为类型预测、类型填充和物品预测三个子任务，并结合数据增强技术，实现对基于大语言模型推荐系统中多样性的细粒度控制，在多个场景中优于现有基线。
2025-01-06 cs.IR
Deep Pareto Reinforcement Learning for Multi-Objective Recommender Systems
Scheller College of Business, Georgia Tech（佐治亚理工学院谢勒商学院）；Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院）
本文提出深度帕累托强化学习方法，通过建模多目标复杂关系、捕捉个性化偏好和优化短期长期性能，提升多目标推荐系统的性能。
2026-02-12 cs.IR
GCN-Based User Representation Learning for Unifying Robust Recommendation and Fraudster Detection
近年来，推荐系统已经成为所有电子商务平台中不可或缺的功能。推荐系统的评论评级数据通常来自开放平台，这可能会吸引一群恶意用户故意插入虚假反馈，试图使推荐系统偏向他们。这种攻击的存在可能会违反建模假设，即高质量的数据总是可用的，并且这些数据真实地反映了用户的兴趣和偏好。因此，构建一个鲁棒的推荐系统，即使在存在先令攻击的情况下也能产生稳定的推荐，具有重要的现实意义。在本文中，我们提出了GraphRfi -一个基于GCN的用户表示学习框架，以统一的方式执行鲁棒的推荐和欺诈者检测。在其端到端学习过程中，欺诈者检测组件中用户被识别为欺诈者的概率自动确定该用户的评级数据在推荐组件中的贡献;而推荐组件中输出的预测误差则作为欺诈者检测组件中的重要特征。因此，这两个组成部分可以相互促进。大量的实验已经进行，实验结果表明，我们的GraphRfi在两个任务中的优越性-鲁棒的评级预测和欺诈者检测。此外，所提出的GraphRfi被验证为更强大的各种类型的先令攻击的国家的最先进的推荐系统。
2020-05-20 cs.IR cs.SI
Can we leverage rating patterns from traditional users to enhance recommendations for children?
推荐算法的性能通常与足够的历史评级数据的可用性相关联。不幸的是，当涉及到儿童时，这一数据很少可用。在本文中，我们报告了一项初步分析，以检查有关传统用户的数据，即，成年人，可以用来加强儿童的推荐过程。
2018-08-24 cs.IR
Contrastive Learning for Interactive Recommendation in Fashion
推荐系统和搜索在促进在线时尚平台的个性化和易于浏览方面都是不可或缺的。然而，这两个工具往往独立运作，未能结合推荐系统的优势，以准确地捕捉用户的口味与搜索系统的能力，以处理用户的查询。我们提出了一种新的补救办法，这个问题的自动推荐个性化的时尚项目的基础上，用户提供的文本请求。我们提出的模型WhisperLite使用对比学习从自然语言文本中捕获用户意图，提高了时尚产品的推荐质量。WhisperLite将CLIP嵌入的强度与用于个性化的附加神经网络层相结合，并使用基于二进制交叉熵和对比损失的复合损失函数进行训练。该模型在从在线零售时尚商店收集的真实数据集上进行测试时，离线推荐检索指标得到了显着改善，以及在不同电子商务领域广泛使用的开源数据集，如餐馆，电影和电视节目，服装和鞋子评论。我们还进行了一项用户研究，捕捉用户对模型推荐项目的相关性的判断，确认WhisperLite的建议在在线设置中的相关性。
2022-07-25 cs.IR
Dealing with Missing Modalities in Multimodal Recommendation: a Feature Propagation-based Approach
本文针对多模态推荐中的缺失模态问题，将其建模为图节点特征缺失，提出基于项目-项目图和特征传播的填补方法，并在三个数据集上验证其有效性。
2024-03-28 cs.IR
Balancing Accuracy and Diversity in Recommendations using Matrix Completion Framework
设计推荐系统的目的是实现高的预测精度是一个广泛的研究领域。然而，一些研究表明，需要多样化的建议，具有可接受的准确性水平，以避免单调和改善客户体验。然而，增加多样性伴随着推荐准确性的相关降低;因此需要在两者之间进行最佳权衡。在这项工作中，我们试图实现准确性与多样性的平衡，利用可用的评级和项目元数据，通过一个单一的，联合优化模型建立在矩阵完成框架。大多数现有的作品，不像我们的配方，提出了一个2阶段的模型，一个启发式的项目排名计划的顶部现有的协同过滤技术。电影推荐系统上的实验评估表明，我们的模型实现了更高的多样性，为一个给定的准确率下降相比，现有的最先进的技术。
2019-12-11 cs.IR cs.LG
Joint Optimization of Tree-based Index and Deep Model for Recommender Systems
Alibaba Group（阿里巴巴集团）；Tsinghua University（清华大学）
大型工业推荐系统通常面临着巨大的语料库规模的计算问题。为了在响应时间限制下检索并向用户推荐最相关的项目，采用高效的索引结构是一种有效且实用的解决方案。基于树的深度模型（Tree-based Deep Model，TDM）\cite{zhu2018learning}使用树索引极大地提高了推荐的准确性。通过索引树层次结构中的项并训练满足树中的类最大堆性质的用户节点偏好预测模型，TDM提供了相对于树的对数计算复杂性。语料库的大小，使得在候选检索和推荐中能够使用任意的高级模型。在基于树的推荐方法中，树索引和用户节点偏好预测模型的质量在很大程度上决定了推荐的准确性。我们认为树索引和偏好模型的学习具有相互依赖性。我们的目的，在本文中，是开发一种方法来共同学习的索引结构和用户偏好预测模型。在我们提出的联合优化框架中，索引的学习和用户偏好预测模型在统一的性能指标下进行。此外，我们提出了一种新的层次用户偏好表示利用树索引层次。两个大规模真实数据集的实验结果表明，该方法显著提高了推荐准确率。在线A/B测试结果显示广告平台也证明了该方法在生产环境中的有效性。
2019-11-20 cs.IR cs.LG stat.ML
Debiasing Graph Transfer Learning via Item Semantic Clustering for Cross-Domain Recommendations
基于深度学习的推荐系统在缺乏训练交互数据时可能导致过拟合。这种过度拟合显著降低了推荐性能。为了解决这个数据稀疏性问题，跨域推荐系统（CDRS）利用来自辅助源域的数据来促进稀疏目标域上的推荐。大多数现有的CDR依赖于重叠的用户或项目来连接域和传递知识。然而，匹配用户是一项艰巨的任务，当数据来自不同公司时可能会涉及隐私问题，导致上述CDR的应用有限。一些研究通过转移学习到的用户交互模式来开发不需要重叠用户和项目的CDRS。然而，他们忽略了域之间的用户交互模式的偏见，因此遭受一个较低的性能相比，单域推荐系统。在本文中，基于上述研究结果，我们提出了一种新的CDRS，即语义聚类增强的去偏图神经推荐系统（SCDGN），不需要重叠的用户和项目，并可以处理域的偏见。更准确地说，SCDGN语义聚类项目从两个领域，并构建一个跨域的二分图生成的项目集群和用户。然后，通过这个跨域用户聚类图将知识从源传递到目标。此外，我们设计了一个去偏图卷积层SCDGN提取无偏结构知识的跨域用户聚类图。我们在三个公共数据集和一对专有数据集上的实验结果验证了SCDGN在跨域推荐方面优于最先进模型的有效性。
2022-11-07 cs.IR
Large Multi-modal Encoders for Recommendation
本文研究将CLIP与VLMo等大型多模态编码器用于推荐，通过预训练、微调和端到端训练策略，在三个数据集上验证其能获得更对齐有效的用户/物品表示并提升推荐性能。
2023-11-03 cs.IR cs.MM
The Best is Yet to Come: Graph Convolution in the Testing Phase for Multimodal Recommendation
针对多模态推荐中训练阶段使用GCN导致成本高、模态孤立和有害配对的问题，提出FastMMRec，仅在测试阶段执行图卷积，在三个公开数据集上提升效率、可扩展性与推荐性能。
2025-07-24 cs.IR
Relevance meets Diversity: A User-Centric Framework for Knowledge Exploration through Recommendations
University of Calabria（卡拉布里亚大学）；ICAR-CNR；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文提出以用户为中心的推荐框架，通过概率用户行为模型和 copula 函数结合相关性与多样性，以最大化用户知识获取，并在多个数据集上验证其优于现有方法。
2024-08-07 cs.AI cs.IR
Binary Latent Representations for Efficient Ranking: Empirical Assessment
大规模推荐系统在预测时往往面临严重的延迟和存储限制。当可以推荐的项目数量很大时，这些问题尤其严重，并且计算整个集合的预测是计算密集型的。在试图放松这些限制，我们训练推荐模型，使用二进制，而不是实值的用户和项目表示，并表明，虽然他们是大大加快评估，速度的增益来在准确性的大成本。在我们的Movielens 1 M实验中，我们证明了减少传统模型的潜在维度比使用二进制表示提供了更有吸引力的准确性/速度权衡。
2017-09-02 cs.IR
Whose Name Comes Up? III: Persona Prompting Effects in LLM-Based Scholar Recommendation
Graz University of Technology（格拉茨技术大学）；Complexity Science Hub（复杂科学中心）
本研究通过构建基准测试，分离模型选择与提示设计对LLM学者推荐的影响，发现提示设计（语言、地点、角色与任务）显著影响推荐质量（事实性、覆盖度）和社会代表性（多样性、均等性）。
2026-05-27 cs.AI cs.CY cs.IR
Click-Through Rate Prediction Using Graph Neural Networks and Online Learning
Stanford University（斯坦福大学）；Google LLC（谷歌有限责任公司）
推荐系统在过去已经被许多文献广泛研究，并且在在线广告、购物行业/电子商务、搜索引擎中的查询建议以及社交网络中的朋友推荐中无处不在。此外，餐厅/音乐/产品/电影/新闻/应用程序推荐只是推荐系统的几个应用程序。CTR预测准确性的一个小百分比的改进已经被提到为广告行业增加数百万美元的收入。点击率预测是推荐系统的一个特殊版本，其目标是预测用户是否会点击推荐项目。基于内容的推荐方法考虑用户行为的过去历史，即推荐的产品和用户对它们的反应。因此，在正确的时间将正确的项目推荐给正确的用户的个性化模型是构建这样一个模型的关键。另一方面，所谓的协同过滤方法结合了与特定用户非常相似的用户的点击历史，从而通过利用在连接的用户网络中分享他们的品味的用户的更广泛的知识来帮助推荐器为该特定用户提出更自信的预测。在这个项目中，我们有兴趣建立一个CTR预测器使用图神经网络补充的在线学习算法，模拟这种动态的相互作用。通过将问题框定为二进制分类任务，我们使用由10，000个数据点组成的Criteo公共数据集的子采样版本，在测试AUC为0.7417的离线模型（GNN，深度因子分解机）和测试AUC为0.7585的在线学习模型上评估了该系统。
2021-05-09 cs.AI cs.IR cs.LG
Investigating Characteristics of Media Recommendation Solicitation in r/ifyoulikeblank
本文通过定性分析 r/ifyoulikeblank 的帖子，揭示用户寻求众包媒体推荐的原因、查询中的新颖信息及互动细化模式，为智能推荐系统设计提供启示。
2024-08-12 cs.HC cs.IR
A Hybrid Multimodal Deep Learning Framework for Intelligent Fashion Recommendation
Tarbiat Modares University (TMU)（塔比阿特莫达雷斯大学）
针对线上时尚平台的智能推荐需求，本文提出基于CLIP与Transformer的混合多模态深度学习框架，可同时完成穿搭兼容性预测与互补单品检索任务，在两项任务上均取得优异性能。
2025-11-18 cs.CV cs.IR
OneRec-V2 Technical Report
针对 OneRec 中计算分配低效及强化学习局限，提出 OneRec-V2，采用惰性解码器架构并基于真实交互进行偏好对齐，在快手测试中提升应用停留时间 0.467%/0.741%，推动了生成式推荐的发展。
2025-10-28 cs.IR
Empowering Long-tail Item Recommendation through Cross Decoupling Network (CDN)
针对长尾物品推荐中用户偏好预测偏差问题，提出跨解耦网络（CDN），通过专家混合架构和正则化双边分支网络解耦记忆与泛化及用户样本，并引入适配器聚合向量，在保持整体性能的同时提升尾部推荐效果。
2023-09-03 cs.IR
User Preferences for Large Language Model versus Template-Based Explanations of Movie Recommendations: A Pilot Study
UNamur（那慕尔大学）；ULB-UMONS（布鲁塞尔自由大学-蒙斯大学）；UCLouvain（鲁汶大学）；UMONS（蒙斯大学）；Multitel-UNamur（Multitel-那慕尔大学）；Multitel
本文通过25人试点研究比较电影推荐中模板解释、LLM改写解释和纯LLM解释，发现LLM解释虽方差较高，但可能更丰富、更吸引用户并符合其期望。
2024-09-10 cs.HC cs.IR cs.LG
Personalized Prompt Learning for Explainable Recommendation
Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）；Rutgers University（罗格斯大学）
提供用户可理解的解释来证明推荐可以帮助用户更好地理解推荐项目，增加系统的易用性，并获得用户的信任。一种典型的实现方法是自然语言生成。然而，以前的工作大多采用递归神经网络来满足目的，留下潜在的更有效的预训练Transformer模型未被探索。事实上，作为推荐系统中重要的标识符，用户ID和项目ID作为预先训练好的模型中的单词，本质上处于不同的语义空间，因此如何有效地将ID融合到这些模型中成为一个关键问题。受提示学习最新进展的启发，我们提出了两种解决方案：找到替代词来表示ID（称为离散提示学习），并直接将ID向量输入到预先训练的模型（称为连续提示学习）。在后一种情况下，ID向量是随机初始化的，但模型是在大型语料库上预先训练的，因此它们实际上处于不同的学习阶段。为了弥补这一差距，我们进一步提出了两种训练策略：顺序调优和推荐正则化。大量的实验表明，我们的持续提示学习方法配备的训练策略一致优于强基线上的三个数据集的可解释的建议。
2023-01-13 cs.AI cs.CL cs.IR
Hierarchical Residual Policy Optimization for Generative Recommendations
City University of Hong Kong（香港城市大学）；Kuaishou Technology（快手科技）
针对生成式推荐器后训练中标记级信用分配问题，提出HRPO框架，将项目级结果转换为标记对齐学习信号，经实验在会话效用和业务指标上取得提升。
2026-08-04 cs.IR
Neural Collaborative Filtering
近年来，深度神经网络在语音识别、计算机视觉和自然语言处理方面取得了巨大成功。然而，深度神经网络在推荐系统上的探索受到的审查相对较少。在这项工作中，我们努力开发基于神经网络的技术，以解决推荐中的关键问题-协同过滤-隐式反馈的基础上。虽然最近的一些工作已经将深度学习用于推荐，但他们主要使用它来模拟辅助信息，例如项目的文本描述和音乐的声学特征。对于协同过滤中的关键因素--用户与项目特征之间的交互作用，他们仍然采用矩阵分解，并对用户和项目的潜在特征应用内积。通过用一个可以从数据中学习任意函数的神经结构代替内积，我们提出了一个通用的框架NCF，简称神经网络-based Collaborative Filtering。NCF是通用的，可以在其框架下表示和推广矩阵分解。为了增强NCF建模的非线性，我们建议利用多层感知器来学习用户-项目交互函数。在两个真实数据集上的大量实验表明，我们提出的NCF框架比最先进的方法有了显着的改进。经验证据表明，使用更深层的神经网络提供更好的推荐性能。
2017-08-26 cs.IR
TransNets: Learning to Transform for Recommendation
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
最近，深度学习方法已被证明可以提高推荐系统的性能，特别是在评论文本可用时。例如，最近的模型DeepCoNN使用神经网络来学习目标用户撰写的所有评论的文本的一个潜在表示，以及目标项目的所有评论的文本的第二个潜在表示，然后组合这些潜在表示以获得推荐任务的最新性能。我们表明（不出所料）大部分的预测价值的审查文本来自审查的目标用户的目标项目。然后，我们介绍了一种方法，在该信息可以用于推荐，即使目标用户的审查目标项目是不可用的。我们的模型称为TransNets，通过引入一个额外的潜在层来表示目标用户-目标项目对，从而扩展了DeepCoNN模型。然后，我们在训练时将这一层正则化，使其类似于目标用户对目标项目的评论的另一个潜在表示。我们表明，TransNets和它的扩展大大提高了以前的最先进的。
2017-06-30 cs.CL cs.IR cs.LG
Discrete Scale-invariant Metric Learning for Efficient Collaborative Filtering
Faculty of Science and Technology, Charles Darwin University（查尔斯达尔文大学科学技术学院）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院）
本文提出离散尺度不变度量学习方法，通过二进制约束和哈希编码提升协同过滤效率，实验证明其在推荐系统中的优越性。
2025-12-23 cs.IR
