KDD

Bradley-Terry Rankings for Recommender Systems Across Dataset Taxonomies

基于数据集分类学的推荐系统Bradley-Terry排名

Ekaterina Grishina, Stepan Kuznetsov, Askar Tsyganov, Ilya Ivanov, Daria Korovaitceva, Margarita Rusanova, Uliana Parkina, Alexander Derevyagin, Evgeny Frolov, Sergey Samsonov, Anton Lysenko

机构 * HSE University（俄罗斯莫斯科国立高等经济学院） 纠错

AI总结 针对推荐算法排名对数据集特性敏感的问题，提出基于Bradley-Terry模型的数据驱动排名方法，并引入排名一致性指标和针对未见数据集的算法排名方法。

Comments KDD'26

The Sim-to-Real Gap of Foundation Model Agents: A Unified MDP Perspective

基础模型智能体的仿真到现实差距：统一MDP视角

Xiaoou Liu, Tiejin Chen, Weibo Li, Xiyang Hu, Hua Wei

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 本文提出将基础模型智能体的评估与训练差距形式化为经典仿真到现实问题，围绕MDP四要素（观测、动作、转移、奖励）构建统一框架，并倡导采用域随机化等成熟解决方案。

Comments 7 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted by KDD 2026 Blue Sky Ideas Track