论文周报[0617-0623] | 推荐系统领域最新研究进展(19篇)

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嘿，记得给“ 机器学习与推荐算法 ”添加 星标 本文精选了上周 （0617-0623） 最新发布的 19 篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括大模型强化学习提升推荐新颖度、异质贝叶斯网络音乐推荐、大模型类别引导的零样本推荐、推荐架构加速、利用图学习增强语言模型推荐系统、多语言新闻推荐、高效序列推荐、大模型增强的多场景推荐、大模型工作推荐、基于图的标签推荐、多模态扩散模型推荐、大模型新闻推荐、为大模型推荐蒸馏序列模式、将图卷积和对比学习统一到协同过滤框架、大模型增强的重排 等。 1.  Optimizing Novelty of Top-k Recommendations using Large Language Models and Reinforcement Learning 2.  Personalized Music Recommendation with a Heterogeneity-aware Deep Bayesian Network 3.  Taxonomy-Guided Zero-Shot Recommendations with LLMs 4.  UpDLRM: Accelerating Personalized Recommendation using Real-World ………………………………