SIGIR

Task-Aware Automated User Profile Generation for Recommendation Simulation Using Large Language Models

面向任务的自动化用户画像生成用于推荐模拟的大型语言模型

Xinye Wanyan, Chenglong Ma, Danula Hettiachchi, Ziqi Xu, Jeffrey Chan

AI总结 本文提出APG4RecSim框架，通过自动化生成真实且稳定的用户画像，提升推荐模拟的性能和泛化能力，实验显示其在排序和评分任务中表现优异。

Comments Accepted by SIGIR 2026

RAG-Enhanced Large Language Models for Dynamic Content Expiration Prediction in Web Search

增强型大型语言模型用于网络搜索中动态内容过期预测

Tingyu Chen, Wenkai Zhang, Li Gao, Lixin Su, Ge Chen, Dawei Yin, Daiting Shi

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 本文提出基于大型语言模型的查询感知动态内容过期预测框架，通过提取细粒度时间上下文和利用LLM推断查询特定的有效性范围，提升搜索结果的新鲜度和用户体验。

Comments Accepted at SIGIR 2026. Final version: https://doi.org/10.1145/3805712.3808457

Same Image, Different Meanings: Toward Retrieval of Context-Dependent Meanings

同一图像，不同含义：面向依赖上下文的含义检索

Ayuto Tsutsumi, Ryosuke Kohita

AI总结 研究图像意义的上下文依赖性及其对检索的影响，提出L1-L4框架，探讨嵌入式叙事上下文对不同抽象层次检索效果的影响。

Comments SIGIR 2026 (short paper)