SIGIR

L2Rec: Towards Dual-View Understanding of LLMs for Personalized Recommendation

L2Rec：面向个性化推荐的LLM双视图理解

Pingjun Pan, Tingting Zhou, Peiyao Lu, Tingting Fei, Hongxiang Chen, Chuanjiang Luo

机构 * Netease Cloud Music（网易云音乐） 纠错

AI总结 提出L2Rec方法，通过双视图个性化混合专家机制在参数层面统一行为与语义理解，实现端到端个性化推荐，实验证明优于现有方法。

Comments Accepted at SIGIR 2026

Uniboost: Global Coordination with Value Alignment for Fair and Efficient Traffic Allocation

Uniboost：基于价值对齐的全局协调实现公平高效的流量分配

Ge Fan, Nan Zhao, Kai Meng, Cong Luo, Yang Fu, Huiping Chu, Jialin Liu, Yuning Jiang, Bo Zheng

机构 * Taobao \& Tmall Group of Alibaba Hangzhou China ； Taobao \& Tmall Group of Alibaba Beijing China ； Taobao \& Tmall Group of Alibaba 纠错

AI总结 提出Uniboost统一流量分配框架，通过后验价值对齐机制和独立线性提升范式，解决耦合分配、分数膨胀和可解释性问题，提升流量分配效率和推荐性能。

Comments accepted by SIGIR 2026