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KDD'24最佳学生论文奖一作分享|Dataset Regeneration for Sequential Recommendation
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讲者及内容简介: 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.17795 项目链接:https://anonymous.4open.science/r/KDD2024-86EA 论文摘要:序列推荐系统(SR)是现代推荐系统中的关键组件,其目标是捕捉用户不断变化的偏好。为了增强 SR 系统的能力,已经进行了大量研究。这些方法通常遵循以模型为中心的范式,即基于固定数据集开发有效模型。然而,这种方法往往忽略了数据中潜在的质量问题和缺陷。基于数据中心化 AI 的潜力,研究团队提出了一种新颖的数据中心化范式,利用名为 DR4SR 的模型无关数据集再生框架来开发理想的训练数据集。该框架能够生成具有出色跨架构泛化能力的数据集。此外,他们还引入了 DR4SR + 框架,它结合了模型感知的数据集定制功能,能够为目标模型专门定制再生的数据集。 为了验证数据中心化范式的有效性,研究团队将该框架与各种以模型为中心的方法结合,观察到在四个广泛使用的数据集上性能显著提升。我们还进行了深入分析,探索数据中心化范式的潜力,并提供了宝贵的见解。 讲者简介:尹明佳是中国科学技术大学(USTC)的博士二年级学生,同时也是安徽省大数据分析与应用重点实验室(BDAA)和认知智能国家重点实验室的成员。他的研究兴趣包括推荐系统、用户行为建模以及数据为中心的人工智能。
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