#arxiv_weekly (05.08.24 — 09.08.24)

Сводка новостей с arxiv recent ir.

1. Товарный поиск: Амазон исследует пользу от query understanding модуля в ранжировании (статья Exploring Query Understanding for Amazon Product Search), а в JD.com улучшают качество классификации интентов на тяжелом хвосте запросов с помощью графовых нейросетек A Semi-supervised Multi-channel Graph Convolutional Network for Query Classification in E-commerce.

2. LLM: в Гугле продолжают покорять рекомендашки языковыми моделями в статьях Leveraging LLM Reasoning Enhances Personalized Recommender Systems от команды Ed Chi (на амазоновских beauty и movies/tv), и PERSOMA: PERsonalized SOft ProMpt Adapter Architecture for Personalized Language Prompting от других товарищей из Google Research (на movielens). У Linkedin вышла статья про LLM и графы, Understanding and Modeling Job Marketplace with Pretrained Language Models.

3. Uncertainty modeling: любопытная статья от Shopee Discovery Ads про моделирование uncertainty для генерации кандидатов. При моделировании тяжелого хвоста айтемов имеем большую неопределенность, влияющую на построение индекса и поиск по нему. Утверждается, что при построении индекса хотим свести неопределенность к минимуму (для высокой релевантности), а при поиске в индексе хотим побольше неопределенности (для новизны). В том числе предлагают как эту uncertainty моделировать в нейросетях. Статья Deep Uncertainty-Based Explore for Index Construction and Retrieval in Recommendation System.

Еще одна статья на тему uncertainty от Alibaba Group: Modeling User Intent Beyond Trigger: Incorporating Uncertainty for Trigger-Induced Recommendation. Чуть статы: при клике на товар-клавиатуру, 46.9% в последствии купят какую-нибудь клавиатуру, 30.8% купят что-нибудь популярное, и 22.3% купят что-то комплементарное (e,g. мышку). В самой статье опять предлагают какие-то "модули": "we design an Explicit Intent Exploit Module (EIEM), Latent Intent Explore Module (LIEM), Intent Uncertainty Measurement Module (IUMM)", вчитываться я не стал :)

4. В тему последнего поста от Миши про генерацию кандидатов на GPU, в Xiaohongshu Inc опубликовали статью с говорящим названием A Real-Time Adaptive Multi-Stream GPU System for Online Approximate Nearest Neighborhood Search.

5. Misc: Huawei / Tencent выпустили обзор Embedding Compression in Recommender Systems: A Survey, а в Yahoo продолжают тюнить факторизационные машины Low Rank Field-Weighted Factorization Machines for Low Latency Item Recommendation.