多场景/多任务/多域推荐论文集锦

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本文作者张亚彬，来自中国人民大学高瓴人工智能学院，导师为陈旭准聘副教授。 引言 随着信息技术的不断发展和人们生活方式的多样化，推荐系统逐渐成为引导用户在海量信息中找到个性化内容的关键工具。然而，传统的推荐系统往往忽视了用户在不同场景下的多元需求，而现在的用户则更倾向于在不同的环境中展现出多样化的兴趣和行为。多场景推荐系统应运而生，旨在更细致地理解用户的行为和偏好，并在不同场景中为用户提供更精准、个性化的推荐服务。这种系统考虑用户所处的具体环境、时间、设备等因素，通过综合分析多个场景下的行为数据，为用户提供更贴近其实际需求的建议。 本文梳理了十余篇2023年各大会议期刊收录的多场景推荐方向的论文，供大家阅读和参考。 研究进展 Multi-Scenario Ranking with Adaptive Feature Learning (SIGIR 2023) 最 ………………………………