Benefiting from Negative yet Informative Feedback by Contrasting Opposing Sequential Patterns

Гришина Е. Р., Stepan Kuznetsov, Цыганов А. Ш. и др., , in: KDD '26: Proceedings of the 32th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 1310–1321.

Добавлено: 7 августа 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2

Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...

Добавлено: 15 марта 2026 г.

A combined multi-margin contrastive learning with granulated data for warrant identification in computational argumentation

Бехзадидуст Р., Information Sciences 2025 Vol. 699 P. 1–17

Добавлено: 13 марта 2026 г.

Synthetic Proofs with Tool-Integrated Reasoning: Contrastive Alignment for LLM Mathematics with Lean

Obozov M., Дискин М. С., Безносиков А. Н. и др., , in: Proceedings of The 3rd Workshop on Mathematical Natural Language Processing (MathNLP 2025).: Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 15 P. 195–202.

Добавлено: 26 февраля 2026 г.

An Analysis of Sequential Patterns in Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations

Klenitskiy A., Anna Volodkevich, Pembek A. и др., ACM Transactions on Recommender Systems 2026

Добавлено: 28 января 2026 г.

Autoregressive generation strategies for Top-K sequential recommendations

Anna Volodkevich, Danil Gusak, Klenitskiy A. и др., User Modelling and User-Adapted Interaction 2025 No. 35 Article 13

Добавлено: 26 января 2026 г.

Encode Me If You Can: Learning Universal User Representations via Event Sequence Autoencoding

Klenitskiy A., Фаткулин А. А., Denisova D. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 26–30.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Time to Split: Exploring Data Splitting Strategies for Offline Evaluation of Sequential Recommenders

Gusak D., Volodkevich A., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 874–883.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Let It Go? Not Quite: Addressing Item Cold Start in Sequential Recommendations with Content-Based Initialization

Pembek A., Фаткулин А. А., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 626–631.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Scaling Recommender Transformers to One Billion Parameters

Хрыльченко К. Я., Matveev A., Makeev S. и др., , in: KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1Vol. 1.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 2255–2265.

Добавлено: 25 ноября 2025 г.

KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1

Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 25 ноября 2025 г.

Blending Sequential Embeddings, Graphs, and Engineered Features: 4th Place Solution in RecSys Challenge 2025

Makeev S., Andreev A., Baikalov V. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 21–25.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025

Association for Computing Machinery (ACM), 2025.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

Correcting the LogQ Correction: Revisiting Sampled Softmax for Large-Scale Retrieval

Хрыльченко К. Я., Baikalov V., Makeev S. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 545–550.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

Ti-DC-GNN: Incorporating Time-Interval Dual Graphs for Recommender Systems

Nikita Severin, Савченко А. В., Киселёв Д. А. и др., , in: RecSys '23: Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2023.

Добавлено: 22 мая 2025 г.

From Variability to Stability: Advancing RecSys Benchmarking Practices

Shevchenko V., Belousov N., Васильев А. В. и др., , in: KDD '24: Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 5701–5712.

Добавлено: 24 ноября 2024 г.