KDD

Planning over Matrix-Factorization MDPs for Candidate Generation

基于矩阵分解MDP的候选生成规划

Mikhail Trapeznikov, Maksim Utushkin

AI总结 将推荐系统的用户旅程建模为MDP，通过折叠更新用户状态进行规划，实验表明单步前瞻即可显著提升固定嵌入下的检索效果。

Comments Accepted to the 5th Workshop on End-to-End Customer Journey Optimization at KDD 2026. 6 pages, 3 figures, 2 tables

Verifiable Knowledge Expansion through Retrieval-Grounded Formal Concept Analysis

通过检索基础的形式概念分析实现可验证的知识扩展

Yujin Yang, Heejung Lee

机构 * Hanyang University（汉阳大学） 纠错

AI总结 提出一种检索增强的小语言模型框架，利用形式概念分析作为符号验证循环，通过种子属性和检索验证实现知识扩展，在罕见共济失调数据集上评估了关系F1和蕴含F1。

Comments 8 pages, 2 figures, Accepted to the 8th epiDAMIK ACM SIGKDD International Workshop on Epidemiology meets Data Mining and Knowledge Discovery (epiDAMIK 2026)

CoPersona: Collaborative Persona Graphs for Robust LLM Personalization

CoPersona: 面向鲁棒LLM个性化的协作人格图

Yangtian Zhang, Leyao Wang, Hiren Madhu, Ngoc Bui, Walter Roznyatovskiy, Rex Ying

AI总结 针对用户历史稀疏和偏差导致的个性化脆弱问题，提出CoPersona框架，通过多面人格图从行为相似用户中借调信号，结合非参数检索与参数图推理的双分支架构，在多个领域和模型规模上超越强基线。

Comments Accepted at KDD '26. 12 pages, 5 figures, 8 tables

MixFormer: Co-Scaling Up Dense and Sequence in Industrial Recommenders

MixFormer: 在工业推荐系统中协同扩展稠密与序列

Xu Huang, Hao Zhang, Zhifang Fan, Yunwen Huang, Zhuoxing Wei, Zheng Chai, Jinan Ni, Yuchao Zheng, Qiwei Chen

AI总结 提出MixFormer统一Transformer架构，联合建模序列行为与特征交互，通过统一参数化实现稠密容量与序列长度的协同扩展，并引入用户-物品解耦策略提升工业实用性。

Comments Accepted by KDD 2026