主要观点总结
这篇文章汇总了头部大厂在顶会发布的推荐系统领域工作，涉及大模型、冷启动、消偏、多场景、多任务、多模态、兴趣建模、模型结构优化、CVR预估等11个推荐系统主要优化方向。文章介绍了各大厂在KDD、WWW、WSDM等会议上发表的代表性论文，并详细列举了各个方向的研究内容和相关论文。此外，文章还提到公众号的更新内容和关注方式。
关键观点总结
关键观点1: 文章主要内容和结构
文章汇总了头部大厂的推荐系统领域工作，涉及多个优化方向，包括大模型、冷启动等。文章介绍了各大厂在顶会上的代表性论文，并按照不同的研究方向进行分类。此外，文章还提到了公众号的更新内容和关注方式。
关键观点2: 推荐系统的主要优化方向
文章涉及的推荐系统主要优化方向包括大模型、多模态、冷启动、多场景建模、多任务学习、表示学习、CVR预估、推荐系统消偏、模型结构优化、优化算法和用户兴趣建模等。
关键观点3: 文章的来源和目的
文章转自“圆圆的算法笔记”，旨在汇总过去一年头部大厂在推荐系统领域的顶尖工作，为相关领域的研究者和开发者提供参考。
关键观点4: 公众号的信息
公众号“机器学习与推荐算法”会逐步更新相关领域的详细工作解析，感兴趣的读者可以通过关注公众号获取最新内容。为了及时收到推送，建议将公众号设为星标并常点文末右下角的“在看”。
文章预览
嘿，记得给“ 机器学习与推荐算法 ”添加 星标 转自: 圆圆的算法笔记 链接: mp.weixin.qq.com/s/aWdPk_zKwJX7gnsahQNcSw 这篇文章给大家汇总一下过去一年，头部大厂在顶会发布的推荐系统领域工作。在推荐系统领域， 大厂的顶会工作相对有代表性，是最顶尖的推荐团队一段时间工作的精华 ，因此更有参考价值。 本文汇总了2024年KDD、WWW、WSDM等顶会中，阿里、腾讯、亚马逊等头部企业发表的推荐系统代表性工作，共 49篇 论文，涉及大模型、冷启动、消偏、多场景、多任务、多模态、兴趣建模、模型结构优化、CVR预估等 11个 推荐系统主要优化方向。 相关领域的详细工作解析和整理，后续也会逐渐在公众号中更新，感兴趣的同学欢迎持续关注。 1 大模型推荐系统 RecSys——华为——大模型：FLIP: Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR
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