Sequential Recommendation via Cross-Domain Novelty Seeking Trait Mining
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ClockRoPE 增强 LLM 的时间序列建模能力 · arXiv 研究
研究人员开发了 ClockRoPE，一种用于时间序列建模的新颖方法，可增强基于 Transformer 的大型语言模型的性能，尤其是在顺序推荐任务中。这种新方法利用了源自注意力调制函数傅里叶变换的随机傅里叶旋转，以更好地捕捉时间周期性等复杂的距离相关模式。ClockRoPE 在在线 A/B 测试的参与度指标中显示出持续的改进，并且已经在大型视频分享平台的生成检索系统中投入生产使用。
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为序列推荐学习用户历史表示
本文探讨了在序列推荐系统中学习用户历史表示的方法。它深入研究了捕捉用户随时间变化的偏好以提高推荐准确性的技术。重点在于增强推荐算法中对用户行为模式的理解。
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新的DeltaGate方法解决了推荐系统中的零观测用户再激活问题
研究人员开发了一种名为DeltaGate的新方法，以解决顺序推荐系统中零观测用户再激活的挑战。该方法旨在使用一种由差距驱动的维度门控机制，重新吸引长时间未与平台互动的用户。DeltaGate通过根据上次互动以来的时间差距，在用户的历史数据和学习到的全局先验之间路由表示维度来工作。
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新的Stresa框架增强了用于推荐的多模态嵌入模型
研究人员推出了一种名为Stresa的新型框架，旨在增强大规模预训练多模态嵌入模型在序列推荐任务中的性能。Stresa通过引入流感知隐藏适配器融合（SHAF）来保持融合过程中的历史记忆，并使用残差流适配器（ReSA）在层间进行选择性更新，从而解决了这些模型的适配挑战。实证评估表明，Stresa在公共数据集上的表现优于现有的侧面适配器和最先进的基线模型，展示了其在适配大规模嵌入模型以用于推荐系统方面的有效性。
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新框架GenAIR增强推荐系统的物品表示
研究人员开发了GenAIR，一个旨在通过创建更有效的物品表示来改进序列推荐系统的新框架。该方法使用大型语言模型为每个物品推断一个“原型”，代表其理想的目标受众，然后通过校准目标将其置于实际用户行为中。实验表明，GenAIR在多个数据集上显著提高了各种推荐模型的性能，优于现有方法。