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Single-Sample Bilateral Trade with a Broker

单样本双边交易与经纪人

MohammadTaghi Hajiaghayi, Gary Peng, Suho Shin

AI总结 本文研究了单样本双边交易中经纪人的影响，提出机制在标准假设下实现对最优交易收益和社会福利的常数因子近似，并与无经纪人的结果形成对比。

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Quantifying User Coherence: A Unified Framework for Analyzing Recommender Systems Across Domains

量化用户一致性：一种跨领域的推荐系统分析统一框架

Michaël Soumm, Alexandre Fournier-Montgieux, Adrian Popescu, Bertrand Delezoide

机构 * Télécom Paris Palaiseau（巴黎电信学院Palaiseau分校） ； CEA List（法国原子能委员会列表） 纠错

AI总结 本文提出两种信息论度量，用于量化用户一致性，通过分析推荐系统性能差异，为系统设计和评估提供实用工具。

Comments Accepted at The Web Conference (WWW 2026)

S2CDR: Smoothing-Sharpening Process Model for Cross-Domain Recommendation

S2CDR：跨域推荐中的平滑-锐化过程模型

Xiaodong Li, Juwei Yue, Xinghua Zhang, Jiawei Sheng, Wenyuan Zhang, Taoyu Su, Zefeng Zhang, Tingwen Liu

AI总结 S2CDR通过平滑-锐化过程模型解决跨域推荐中的用户冷启动问题，利用图信号处理理论提升跨域推荐效果。

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AlphaFree: Recommendation Free from Users, IDs, and GNNs

AlphaFree：无用户、ID和GNN的推荐系统

Minseo Jeon, Junwoo Jung, Daewon Gwak, Jinhong Jung

机构 * Soongsil University（顺斯大学） 纠错

AI总结 AlphaFree提出了一种不依赖用户、ID和GNN的推荐方法，通过语义表示替代ID，无需用户嵌入和GNN，实现高效推荐。

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