论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标本文精选了上周（0122-0128）最新发布的18篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括图推荐中的鲁棒性、基于互增强的大模型推荐系统、推荐中的公平性、端上推荐、通过神经过程缓解跨域推荐中冷启动问题、多目标推荐、推荐中目标导向的扩散攻击、基于跨注意力的跨域推荐、利用大模型增强推荐重排序的多样性、联邦图推荐、推荐中的遗忘学习、对话推荐、通过协作训练增强推荐的安全性等。1. Robustness in Fairness against Edge-level Perturbations in GNN-based  Recommendation2. Integrating Large Language Models into Recommendation via Mutual  Augmentation and Adaptive Aggregation3. A Cost-Sensitive Meta-Learning Strategy for Fair Provider Exposure in  Recommendation4. Decentralized Collaborative Learning with Adaptive Reference Data for  On-Device POI Recommendation5. CDRNP: Cross-Domain Recomm ………………………………