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#RecommenderSystems#NLP#UserModeling#LanguageModel#CTRPrediction#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#LongSequence
Issue Date: 2025-03-27 ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation, Jianghao Lin+, arXiv23 Comment#1839のベースラインLLMでCTR予測する際の性能を向上した研究。そもそもLLMでCTR予測をする際は、ユーザのデモグラ情報とアクティビティログなどのユーザプロファイルと、ターゲットアイテムの情報でpromptingし、yes/noを出力させる。yes/noトークンのスコアに対して2次元のソフト ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information, Zhao+, WWW19 #RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-05-31 Multimodal Review Generation for Recommender Systems, Truong+, WWW19 CommentPersonalized Review Generationと、Rating Predictionを同時学習した研究(同時学習自体はすでに先行研究がある)。 また、先行研究のinputは、たいていはuser, itemであるが、multi-modalなinputとしてレビューのphotoを活用した ...

#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Contents-based#NewsRecommendation
Issue Date: 2021-06-01 DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation, Wang+, WWW18 Comment# Overview Contents-basedな手法でCTRを予測しNews推薦。newsのタイトルに含まれるentityをknowledge graphと紐づけて、情報をよりリッチにして活用する。 CNNでword-embeddingのみならず、entity embedding, cont#3 ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#FactorizationMachines#CTRPrediction
Issue Date: 2020-08-29 Field Weighted Factorization Machines for Click-Through Rate Prediction in Display Advertising, Pan+, WWW18 CommentCTR予測でbest-performingなモデルと言われているField Aware Factorization Machines(FFM)では、パラメータ数がフィールド数×特徴数のorderになってしまうため非常に多くなってしまうが、これをよりメモリを効果的に利用できる手法を提案。FFMとは性能 ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP#CommentGeneration
Issue Date: 2019-08-24 Netizen-Style Commenting on Fashion Photos: Dataset and Diversity Measures, Lin+, WWW18 #NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 Dynamic Key-Value Memory Networks for Knowledge Tracing, Yeung+, WWW17 CommentDeepなKnowledge Tracingの代表的なモデルの一つ。KT研究において、DKTと並んでbaseline等で比較されることが多い。DKVMNと呼ばれることが多く、Knowledge Trackingができることが特徴。モデルは下図の左側と右側に分かれる。左側はエクササイズqtに対する生徒 ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-02-16 Neural Collaborative Filtering, He+, WWW17 CommentCollaborative FilteringをMLPで一般化したNeural Collaborative Filtering、およびMatrix Factorizationはuser, item-embeddingのelement-wise product + linear transofmrat ... #RecommenderSystems#Comments
Issue Date: 2018-01-15 Care to Comment? Recommendations for Commenting on News Stories, Shmueli+, WWW12 Comment過去のユーザのコメントに対するratingに基づいて、ユーザが(コメントを通じて)議論に参加したいようなNews Storyを推薦する研究。 ... #UserModeling
Issue Date: 2017-12-28 Learning User Profiles from Tagging Data and Leveraging them for Personal(ized) Information Access, Michlmayr+, WWW07, 2007.05 Commentsocial bookmarkのタグを使ってどのようにユーザモデルを作成する手法が提案されている。タグの時系列も扱っているみたいなので、参考になりそう。 ... #Analysis#Comments#InformationRetrieval
Issue Date: 2018-01-15 Leave a Reply: An Analysis of Weblog Comments, Mishne+, WWW06 Comment従来のWeblog研究では、コメントの情報が無視されていたが、コメントも重要な情報を含んでいると考えられる。 この研究では、以下のことが言及されている。 * (収集したデータの)ブログにコメントが付与されている割合やコメントの長さ、ポストに対するコメントの平均などの統計量 * ブログ検索に相当流し ... #RecommenderSystems#CollaborativeFiltering#ItemBased
Issue Date: 2018-01-01 Item-based collaborative filtering recommendation algorithms, Sarwar+(with Konstan), WWW01 Commentアイテムベースな協調フィルタリングを提案した論文(GroupLens) ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-28 Modeling Anchor Text and Classifying Queries to Enhance Web Document Retrieval, WWW’08, Fujii, 2008, 2008.04 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401828-1259be4c-ebe1-11e7-99c4-33508b405bf1.png) ![image](https://user-images.githubuse ...