WSDM2025推荐系统论文整理 第18届国际网络检索与数据挖掘会议WSDM将在2025年3月10日到3月14日于德国汉诺威举行。今年此次会议录取率大约为17%,基本上与去年持平。WSDM会议在CCF(中国计算机学会)推荐国际学术会议列表中被归为B类会议。 作为主流的检索与数据挖掘会议,论文的话题主要侧重于搜索、推荐以及数据挖掘领域,因...
WSDM 2025于2025年3月10号到14号在德国汉诺威举行(Hannover, Germany) 本文总结了WSDM 2024有关时间序列(time series)的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。(没有时空数据相关的论文) 时间序列Topic:异常检测,表示学习,分类。总计3篇。 1 Prospective Multi-Graph Cohesion for Multivariate Time Series Anomaly Detectio...
https://www.wsdm-conference.org/2025/ 截稿日期: 2024-08-07 通知日期: 2024-10-23 会议日期: 2025-03-10 会议地点: Hannover, Germany 届数: 18 CCF:bCORE:a*QUALIS:b1浏览:102496关注:314参加:46 征稿 List of Topics WSDM proceedings are published in the ACM Digital Library. We invite papers ...
WSDM 2025于2025年3月10号到14号在德国汉诺威举行(Hannover, Germany) 本文总结了WSDM 2024有关时间序列(time series)的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。(从标题看是没有时空数据相关的论文) 时间序列Topic:异常检测,表示学习,分类。总计3篇。 点击文末阅读原文跳转笔者知乎链接(跳转论文链接更方便)。 1 Prospecti...
尽管模型规模较小,TinyLLM在性能上显著超越了大型教师LLMs。 将推理能力从更强大的大型语言模型(LLMs)转移到较小模型一直具有很大的吸引力,因为较小的LLMs在部署时更加灵活且成本较低。在现有的解决方案中,知识蒸馏因其卓越的效率和泛化能...
1. 流行度存储效应:推荐模型的评分矩阵的最大奇异向量(第一主成分)与物品的流行度向量高度相似,流行度信息几乎完全由主特征向量所捕获。 2. 流行度放大效应:维度缩减现象加剧了流行度偏差的“放大效应”,主要源于推荐模型中用户和物品 Embedding 的低秩设定以及优化过程中的维度缩减。
1. 流行度存储效应:推荐模型的评分矩阵的最大奇异向量(第一主成分)与物品的流行度向量高度相似,流行度信息几乎完全由主特征向量所捕获。 2. 流行度放大效应:维度缩减现象加剧了流行度偏差的“放大效应”,主要源于推荐模型中用户和物品 Embedding 的低秩设定以及优化过程中的维度缩减。
LLM4Eval@WSDM 2025: Large Language Model for Evaluation in Information Retrieval Hossein A. Rahmani, Clemencia Siro, Mohammad Aliannejadi, Nick Craswell, Charles L A Clarke, Guglielmo Faggioli, Bhaskar Mitra, Paul Thomas, Emine Yilmaz 2025 Web Search and Data Mining|March 2025 ...
2025 Web Search and Data Mining | March 2025 PDF Download BibTex Large language models (LLMs) have demonstrated increasing task-solving abilities not present in smaller models. Utilizing the capabilities and responsibilities of LLMs for automated evaluation (LL...
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