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最新！.SIGIR2020最佳论文奖公布，解读7篇获奖的信息检索论文.7月29日晚，第43届国际“信息检索研究与发展”年会（SIGIR-TheInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval）最佳论文正式公布。.本届会议最佳论文奖由康奈尔大…
论文标题：BeyondUserEmbeddingMatrix:LearningtoHashforModelingLarge-ScaleUsersinRecommendation(后台回复【prehash】可下载论文)处理「大规模数据」和「冷启动用户」是推荐系统的两大挑战。.在真实场景（千万级别用户）下，很难利用用户的embedding矩阵储存个性化的...
高端玩家看过来！阿里云开发者社区联合新零售智能引擎事业群独家推出顶会论文解读系列电子书，本期为《SIGIR顶会论文解读》，由7位阿里巴巴技术专家精心打造，深度解析信息检索新技术，助你了解行业动态，紧跟技术潮流！
SIGIR2020最佳论文解读出炉，可缓解排名问题的马太效应？,马太,sigir,论文,算法,相关度作者|陈大鑫编辑|青暮凡是少的，就连他剩下的也要夺过来。凡是多的，还要让他他多多益善。
0《SIGIR顶会论文解读》—7位阿里巴巴技术专家精心打造，内容覆盖推荐系统、成交转化模型、回音室效应、全空间多任务转化率预估建模、DeepMatch召回模型、跨领域冷启动
前言在推荐系统中，往往可以通过用户交互序列来动态获取用户的偏好。物品的语义信息往往随着时间和用户发生改变，因此为了更加有效的从用户动态的交互序列中抽取特征完成物品语义信息的更新，本文提出了一种针对于next-item推荐的框架，其主要基于序列超图完成推荐。
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文章无法转载，在这里放个链接，感兴趣的论文看的七七八八之后把论文解读放上来。AIBox专栏：SIGIR2021|推荐系统相关论文分类整理TheWorldisBinary:ContrastiveLearningfor…
【论文笔记】SIGIR2020RethinkingItemImportanceinSession-basedRecommendation_恒治学-程序员秘密技术标签：推荐系统会话推荐深度学习推荐系统深度学习
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