SIGIR 2024.

Бегло глянул опубликованный пару дней назад SIGIR 2024 Proceedings. Смотрел только пейперы от индустрии (не от университетов). Не густо:

1. Новая статья про скейлинг в рекомендашках от Mercado Libre Inc.: Scaling Sequential Recommendation Models with Transformers. Эксперименты ставят на амазоновских датасетах, и опять leave-one-out схема эвала. На картине изображена моя реакция :)

2. Была некая панельная дискуссия от eBay и Spotify про то, достаточно ли нам эмбеддингов в рекомендашках и поиске: Are Embeddings Enough? SIRIP Panel on the Future of Embeddings in Industry IR Systems. Вопрос хороший, интересно к чему пришли =)

3. Snapchat еще на SIGIR 2023 рассказали как используют графовые нейросетки для отбора кандидатов (Embedding Based Retrieval in Friend Recommendation), а здесь решили рассказать как простым советским query expansion смогли улучшить эту же технологию. На первый взгляд кажется, что переизобрели item-based коллаборативную фильтрацию. Статья Improving Embedding-Based Retrieval in Friend Recommendation with ANN Query Expansion.

4. JD.com подали сразу три шортпейпера: раз, два, три. Открыл одну из статей, увидел в абстракте "We introduce a Views User Interest Extractor Layer, Views Feature Generator Layer, Global Label Space Multi-Task Layer", закрыл.

5. Что-то от Google Research и YouTube про a/b тесты (избавление от них?) для улучшения онбординга в YouTube Music: Minimizing Live Experiments in Recommender Systems: User Simulation to Evaluate Preference Elicitation Policies. Судя по всему, учат симуляции пользователя.

6. Data Sciences, Target Corporation (крупный американский еком) применяют процесс Хоукса для предсказания повторных покупок в статье SLH-BIA: Short-Long Hawkes Process for Buy It Again Recommendations at Scale. Если мне не изменяет память, ребята из Т-банка в своей работе Time-Aware Item Weighting for the Next Basket Recommendations тоже процесс Хоукса применяли, но только для предсказания следующей корзины целиком.

7. В Visa Research экспериментируют с графовым трансформером: Masked Graph Transformer for Large-Scale Recommendation, когда мы целиком весь граф запихиваем в аттеншн. Делают этот самый аттеншн линейным; но это все заводится только на маленьких публичных датасетах, не web-scale :(

8. В Amazon рассказали как адаптировали генеративный трансформер для исправления ошибок в поиске к data drift: Striking the Right Chord: A Comprehensive Approach to Amazon Music Search Spell Correction. Используют RL?

9. Ребята из СПБГУ, ПОМИ РАН и Сберовской AI лабы в пейпере Neural Click Models for Recommender Systems адаптируют кликовые модели к рекомендациям.

Если вам понравились какие-то статьи из SIGIR 2024 Proceedings, про которые я не написал, — дайте знать про них в комментариях!

UPD:

10. What Matters in a Measure? A Perspective from Large-Scale Search Evaluation от Microsoft и Amazon - рассуждают про метрики для поиска.

11. От Kuaishou: пользователи устают от похожего контента (тык) и про моделирование переходов между поиском и рекомендациями (тык).

12. Интеграция рекламы в рекомендательную ленту от Meituan в статье Deep Automated Mechanism Design for Integrating Ad Auctionand Allocation in Feed.