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Learning and Editing Universal Graph Prompt Tuning via Reinforcement Learning

通过强化学习学习和编辑通用图提示微调

Jinfeng Xu, Zheyu Chen, Shuo Yang, Jinze Li, Hewei Wang, Yijie Li, Edith C. H. Ngai

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出LEAP模型，通过强化学习在保留通用图提示理论基础的同时，优化提示选择与编辑，提升图和节点任务的性能。

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VI-MMRec: Similarity-Aware Training Cost-free Virtual User-Item Interactions for Multimodal Recommendation

VI-MMRec: 基于相似性感知的无成本虚拟用户-物品交互用于多模态推荐

Jinfeng Xu, Zheyu Chen, Shuo Yang, Jinze Li, Zitong Wan, Hewei Wang, Weijie Liu, Yijie Li, Edith C. H. Ngai

AI总结 VI-MMRec通过基于相似性感知的虚拟用户-物品交互，解决多模态推荐中的数据稀疏问题，提升模型性能且不增加训练成本。

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