Sparse Contrastive Learning for Content-Based Cold Item Recommendation
稀疏对比学习用于基于内容的冷启动推荐
AI总结 本文提出基于内容的冷启动推荐方法,通过稀疏对比学习提升推荐准确性,优于传统方法。
Comments Accepted at SIGIR 2026
期刊&会议
ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval · 会议 · Information Retrieval
稀疏对比学习用于基于内容的冷启动推荐
AI总结 本文提出基于内容的冷启动推荐方法,通过稀疏对比学习提升推荐准确性,优于传统方法。
Comments Accepted at SIGIR 2026
AdversarialCoT:单文档检索污染用于LLM推理
AI总结 研究针对RAG系统中的知识库污染攻击,提出AdversarialCoT方法,通过单文档污染影响LLM推理,揭示其安全风险并提供改进方案。
Comments 6 pages,accepted by SIGIR 2026 short paper
下一项兴趣流:通过建模所有领域运动线的生成预训练范式来构建推荐系统
AI总结 本文提出Next Interest Flow模型,通过建模用户兴趣的连续演化轨迹,解决传统方法在全局分布和结构演变建模上的不足,通过引入运动约束和双向对齐策略提升推荐效果。
Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26), July 20--24, 2026, Melbourne, VIC, Australia