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SIGIR 2020国内企业入围论文清单

小心肝 ☉ 文 来源:AMiner学术头条 2020-08-01 @ 哈希力量

【小哈划重点:作为CCF推荐的A类国际学术会议,SIGIR历来都是互联网业内关注的焦点,会议覆盖了信息检索领域相关的各类前沿成果,包括基础理论、算法应用以及评估分析。】

第43届国际“信息检索研究与发展”年会(SIGIR - The International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval)已于7月25日召开,由于受疫情影响,改成线上会议模式,面向全球直播。作为CCF推荐的A类国际学术会议,SIGIR历来都是互联网业内关注的焦点,会议覆盖了信息检索领域相关的各类前沿成果,包括基础理论、算法应用以及评估分析。Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作为IR领域国际顶级会议,虽然转为线上,但是SIGIR 2020投稿人数和注册参会人数创历史新高,而学生Passport注册费则低至$45。截至统计时间,会议在线注册人数达到1486人(截至发稿时,已经达到1500人),其中非论文学生注册人数达到43%,与学生作者之和预计达到注册人数一半左右。Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

SIGIR 2020投稿人数和注册参会人数创历史新高Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

今年的投稿量和录取率再创新高。共收到论文投稿总数1180篇,总共录取340篇。其中,长文投稿555篇,最终录用147篇,录用率约26%;短文投稿507篇,最终录用152篇,录取率约30%。有19位作者提交了10篇及以上论文。论文作者分布世界38个国家,其中中国和美国作者的投稿率和录用率分别名列第一第二。Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

SIGIR 2020会议论文Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

AMiner SIGIR 2020顶会专版收录了大会论文,并按作者及机构进行了统计,让读者可以方便地通过作者,机构搜索论文。根据统计,国内有深圳卓艺科技(1),知乎(1),平安科技(2),字节跳动(3),京东(7),百度(8),华为(8),腾讯(8),阿里巴巴(27)。可以看到国内大型互联网公司BAT、华为占据了大部分投稿,紧随其后的是京东,字节跳动,知乎等新兴互联网公司。Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

让我们看看具体有哪些论文入围吧!Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

国内机构入选论文Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

阿里巴巴Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 A Deep Recurrent Survival Model for Unbiased RankingNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Jin Jiarui,Fang Yuchen,Zhang Weinan,Ren Kan,Zhou Guorui,Xu Jian,Yu Yong,Wang Jun,Zhu Xiaoqiang,Gai KunNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5eabf34391e011664ffd290c/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

2 Open-Retrieval Conversational Question AnsweringNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Qu Chen,Yang Liu,Chen Cen,Qiu Minghui,Croft W. Bruce,Iyyer MohitNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5ecce8d991e0119170395a86/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

3 ATBRG: Adaptive Target-Behavior Relational Graph Network for Effective RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Feng Yufei,Hu Binbin,Lv Fuyu,Liu Qingwen,Zhang Zhiqiang,Ou WenwuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5ecce8ed91e0119170395d04/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

4 Entire Space Multi-Task Modeling via Post-Click Behavior Decomposition for Conversion Rate PredictionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Hong Wen*,Jing Zhang,Yuan Wang,Wentian Bao,Quan Lin,Keping YangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5ee30ddd9e795e897aa956c8/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

5 Sequential Recommendation with Self-Attentive Multi-Adversarial NetworkNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Ren Ruiyang,Liu Zhaoyang,Li Yaliang,Zhao Wayne Xin,Wang Hui,Ding Bolin,Wen Ji-RongNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5ec7a33091e0118397f3ef03/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

6 Match$^2$: A Matching over Matching Model for Similar Question IdentificationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Zizhen Wang,Yixing Fan,Jiafeng Guo,Liu Yang,Ruqing Zhang,Yanyan Lan,Xueqi Cheng,Hui Jiang,Xiaozhao WangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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7 ESAM: Discriminative Domain Adaptation with Non-Displayed Items to Improve Long-Tail PerformanceNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Chen Zhihong,Xiao Rong,Li Chenliang,Ye Gangfeng,Sun Haochuan,Deng HongboNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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8 Understanding Echo Chambers in E-commerce Recommender SystemsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yingqiang Ge,Shuya Zhao,Honglu Zhou,Changhua Pei,Fei Sun,Wenwu Ou,Yongfeng ZhangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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9 Detecting User Community in Sparse Domain via Cross-Graph Pairwise LearningNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Zheng Gao,Hongsong Li,Zhuoren Jiang,Xiaozhong LiuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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10 CATN: Cross-Domain Recommendation for Cold-Start Users via Aspect Transfer NetworkNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Zhao Cheng,Li Chenliang,Xiao Rong,Deng Hongbo,Sun AixinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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11 Global Context Enhanced Graph Nerual Networks for Session-based RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Ziyang Wang,Wei Wei,Cong Gao,Xiaoli Li,Xianling Mao,Minghui QiuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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12 Evolutionary Product Description Generation: A Dynamic Fine-Tuning Approach Leveraging User Click BehaviorNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yongzhen Wang,Jian Wang,Heng Huang,Hongsong Li,Xiaozhong LiuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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13 FashionBERT: Text and Image Matching with Adaptive Loss for Cross-modal RetrievalNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Gao Dehong,Jin Linbo,Chen Ben,Qiu Minghui,Wei Yi,Hu Yi,Wang HaoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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14 Studying Product Competition Using Representation LearningNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Fanglin,Liu Xiao,Proserpio Davide,Troncoso Isamar,Xiong FeiyuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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15 Learning Personalized Risk Preferences for RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yingqiang Ge,Shuyuan Xu,Shuchang Liu,Zuohui Fu,Fei Sun,Yongfeng ZhangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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16 GMCM: Graph-based Micro-behavior Conversion Model for Post-click Conversion Rate EstimationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Wentian Bao,Hong Wen,Sha Li,Xiao-Yang Liu,Quan Lin,Keping YangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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17 BiANE: Bipartite Attributed Network EmbeddingNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Wentao Huang,Yuchen Li,Yuan Fang,Ju Fan,Hongxia YangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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18 Modeling Personalized Item Frequency Information for Next-basket RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Hu Haoji,He Xiangnan,Gao Jinyang,Zhang Zhi-LiNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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19 Think Beyond the Word: Understanding the Implied Textual Meaning by Digesting Context, Local, and NoiseNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Guoxiu He,Zhe Gao,Zhuoren Jiang,Yangyang Kang,Changlong Sun,Xiaozhong Liu,Wei LuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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20 Creating a Children-Friendly Reading Environment via Joint Learning of Content and Human AttentionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Guoxiu He,Yangyang Kang,Zhuoren Jiang,Jiawei Liu,Changlong Sun,Xiaozhong Liu,Wei LuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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21 Large Scale Abstractive Multi-Review Summarization (LSARS) via Aspect AlignmentNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Haojie Pan,Rongqin Yang,Xin Zhou,Rui Wang,Deng Cai,Xiaozhong LiuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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22 Robust Layout-aware IE for Visually Rich Documents with Pre-trained Language ModelsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Wei Mengxi,He Yifan,Zhang QiongNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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23 Towards Linking Camouflaged Descriptions to Implicit Products in E-commerceNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Longtao Huang,Bo Yuan,Rong Zhang,Quan LuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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24 MRIF: Multi-resolution Interest Fusion for RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Shihao Li,Dekun Yang,Bufeng ZhangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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25 Bridging Hierarchical and Sequential Context Modeling for Question-driven Extractive Answer SummarizationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yang Deng,Wenxuan Zhang,Yaliang Li,Min Yang,Wai Lam,Ying ShenNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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26 MGNN: A Multimodal Graph Neural Network for Predicting the Survival of Cancer PatientsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Jianliang Gao,Tengfei Lyu,Fan Xiong,Jianxin Wang,Zhao LiNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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27 G2T: Generating Fluent Descriptions for Knowledge GraphNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yunzhou Shi,Zhiling Luo,Pengcheng Zhu,Feng Ji,Wei Zhou,Haiqing Chen,Yujiu YangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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腾讯Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 TFNet: Multi-Semantic Feature Interaction for CTR PredictionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Shu Wu,Feng Yu,Xueli Yu,Qiang Liu,Liang Wang,Tieniu Tan,Jie Shao,Fan HuangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5efb0d5691e011063336d54a/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

2 Parameter-Efficient Transfer from Sequential Behaviors for User Modeling and RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Fajie Yuan,Xiangnan He,Alexandros Karatzoglou,Liguang ZhangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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3 A Generic Network Compression Framework for Sequential Recommender SystemsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Sun Yang,Yuan Fajie,Yang Ming,Wei Guoao,Zhao Zhou,Liu DuoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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4 Distributed Equivalent Substitution Training for Large-Scale Recommender SystemsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Rong Haidong,Wang Yangzihao,Zhou Feihu,Zhai Junjie,Wu Haiyang,Lan Rui,Li Fan,Zhang Han,Yang Yuekui,Guo Zhenyu,Wang DiNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5d79a4f43a55ac5af95ae25b/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

5 DukeNet: A Dual Knowledge Interaction Network for Knowledge-Grounded ConversationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Chuan Meng,Pengjie Ren,Zhumin Chen,Weiwei Sun,Zhaochun Ren,Zhaopeng Tu,Maarten de RijkeNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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6 Read, Attend, and Exclude:Â Multi-Choice Reading Comprehension by Mimicking Human Reasoning ProcessNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Chebin Zhang,Congjian Luo,Junyu Lu,Ao Liu,Bing Bai,Kun Bai,Zenglin XuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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7 Multi-Level Multimodal Transformer Network for Multimodal Recipe ComprehensionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Ao Liu,Shuai Yuan,Chenbin Zhang,Congjian Luo,Yaqing Liao,Kun Bai,Zenglin XuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5f0277e911dc830562231e4c/Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

8 MHM: Multi-modal Clinical Data based Hierarchical Multi-label Diagnosis PredictionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Zhi Qiao,Zhen Zhang,Xian Wu,Shen Ge,Wei FanNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

链接:https://www.aminer.cn/pub/5f0277e911dc830562231e68/mNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

华为Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 Interactive Recommender System via Knowledge Graph-enhanced Reinforcement LearningNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Sijin Zhou,Xinyi Dai,Haokun Chen,Weinan Zhang,Kan Ren,Ruiming Tang,Xiuqiang He,Yong YuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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2 Neighbor Interaction Aware Graph Convolution Networks for RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Jianing Sun,Yingxue Zhang,Wei Guo,Huifeng Guo,Ruiming Tang,Xiuqiang He,Chen Ma,Mark CoatesNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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3 A General Knowledge Distillation Framework for Counterfactual Recommendation via Uniform DataNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Dugang Liu,Pengxiang Cheng,Zhenhua Dong,Xiuqiang He,Weike Pan,Zhong MingNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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4 Influence Function for Unbiased RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Jiangxing Yu,Hong Zhu,Chihyao Chang,Xinhua Feng,Bo-Wen Yuan,Xiuqiang He,Zhenhua DongNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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5 AutoGroup: Automatic Feature Grouping for Modelling Explicit High-Order Feature Interactions in CTR PredictionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Bin Liu,Niannan Xue,Huifeng Guo,Ruiming Tang,Stefanos Zafeiriou,Xiuqiang He,Zhenguo LiNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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6 Item Tagging for Information Retrieval: A Tripartite Graph Neural Network based ApproachNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Kelong Mao,Noah’s Ark Research Lab, Huawei, China,Xi Xiao,,Jieming Zhu,Biao Lu,Ruiming Tang,Xiuqiang HeNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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7 Multi-Branch Convolutional Network for Context-Aware RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Wei Guo,Can Zhang,Huifeng Guo,Ruiming Tang,Xiuqiang HeNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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8 JIT$^2$R:A Joint Framework for Item Tagging and Tag-based RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Xu Chen,Changying Du,Xiuqiang He,Jun WangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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百度Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 Spatio-Temporal Dual Graph Attention Network for Query-POI MatchingNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Zixuan Yuan,Hao Liu,Yanchi Liu,Denghui Zhang,Fei Yi,Nengjun Zhu,Hui XiongNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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2 Spatial Object Recommendation with Hints: When Spatial Granularity MattersNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Luo,Jingbo Zhou,Zhifeng Bao,Shuangli Li,J. Shane Culpepper,Haochao Ying,Hao Liu,Hui XiongNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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3 Reinforcement Learning to Rank with Pairwise Policy GradientNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Jun Xu,Zeng Wei,Long Xia,Yanyan Lan,Dawei Yin,Xueqi Cheng,Ji-Rong WenNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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4 Learning Dynamic Node Representations with Graph Neural NetworksNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yao Ma,Ziyi Guo,Zhaochun Ren,Jiliang Tang,Dawei YinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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5 Neural Interactive Collaborative FilteringNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Lixin Zou,Long Xia,Yulong Gu,Weidong Liu,Dawei Yin,Jimmy Huang,Xiangyu ZhaoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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6 Time Matters: Sequential Recommendation with Complex Temporal InformationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Wenwen Ye,Shuaiqiang Wang,Xu Chen,Xuepeng Wang,Zheng Qin,Dawei YinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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7 Video Recommendation with Multi-gate Mixture of Experts Soft Actor CriticNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Dingcheng Li,Xu Li,Jun Wang,Ping LiNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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8 User-Inspired Posterior Network for Recommendation Reason GenerationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Haolan Zhan,Hainan Zhang,Hongshen Chen,Lei Shen,Yanyan Lan,Zhuoye Ding,Dawei YinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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京东Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 Learning Dynamic Node Representations with Graph Neural NetworksNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Yao Ma,Ziyi Guo,Zhaochun Ren,Jiliang Tang,Dawei YinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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2 Neural Interactive Collaborative FilteringNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Lixin Zou,Long Xia,Yulong Gu,Weidong Liu,Dawei Yin,Jimmy Huang,Xiangyu ZhaoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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3 MaHRL: Multi-goals Abstraction based Deep Hierarchical Reinforcement Learning for RecommendationsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Dongyang Zhao,Liang Zhang,Bo Zhang,Lizhou Zheng,Yongjun Bao,Weipeng YanNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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4 Multiplex Behavioral Relation Learning for Recommendation via Memory Augmented Transformer NetworkNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Lianghao Xia,Chao Huang,Yong Xu,Peng Dai,Bo Zhang,Liefeng BoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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5 Towards Personalized and Semantic Retrieval: An End-to-End Solution for E-commerce Search via Embedding LearningNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Han Zhang,Songlin Wang,Kang Zhang,Zhiling Tang,Yunjiang Jiang,Yun Xiao,Paul Yan,Wen-Yun YangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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6 Time Matters: Sequential Recommendation with Complex Temporal InformationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Wenwen Ye,Shuaiqiang Wang,Xu Chen,Xuepeng Wang,Zheng Qin,Dawei YinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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7 User-Inspired Posterior Network for Recommendation Reason GenerationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Haolan Zhan,Hainan Zhang,Hongshen Chen,Lei Shen,Yanyan Lan,Zhuoye Ding,Dawei YinNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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字节跳动Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 Automated Embedding Size Search in Deep Recommender SystemsNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Haochen Liu,Xiangyu Zhao,Chong Wang,Xiaobing Liu,Jiliang TangNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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2 AutoGroup: Automatic Feature Grouping for Modelling Explicit High-Order Feature Interactions in CTR PredictionNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Bin Liu,Niannan Xue,Huifeng Guo,Ruiming Tang,Stefanos Zafeiriou,Xiuqiang He,Zhenguo LiNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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3 QuAChIE: Question Answering based Chinese Information Extraction SystemNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Dongyu Ru,Zhenghui Wang,Lin Qiu,Hao Zhou,Lei Li,Weinan Zhang,Yong YuNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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平安科技Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

1 A Heterogeneous Information Network based Cross Domain Insurance Recommendation System for Cold Start UsersNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Ye Bi,Liqiang Song,Mengqiu Yao,Zhenyu Wu,Jianming Wang,Jing XiaoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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2 DCDIR: A Deep Cross-Domain Recommendation System for Cold Start Users in Insurance DomainNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Ye Bi,Liqiang Song,Mengqiu Yao,Zhenyu Wu,Jianming Wang,Jing XiaoNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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1 Beyond User Embedding Matrix: Learning to Hash for Modeling Large-Scale Users in RecommendationNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Shaoyun Shi,Weizhi Ma,Min Zhang,Yongfeng Zhang,Xinxing Yu,Houzhi Shan,Yiqun Liu,Shaoping MaNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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1 Table Search Using a Deep Contextualized Language ModelNra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

作者:Chen Zhiyu,Trabelsi Mohamed,Heflin Jeff,Xu Yinan,Davison Brian D.Nra哈希力量 | 消除一切智能鸿沟

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