From Variability to Stability: Advancing RecSys Benchmarking Practices

Shevchenko V.; Belousov N.; A. Vasilev; Zholobov V.; Sosedka A.; Semenova N.; Volodkevich Anna; A. Savchenko; Zaytsev A.

doi:10.1145/3637528.3671655

?

From Variability to Stability: Advancing RecSys Benchmarking Practices

P. 5701–5712.

Shevchenko V., Belousov N., Васильев А. В., Zholobov V., Sosedka A., Semenova N., Volodkevich Anna, Савченко А. В., Zaytsev A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: evaluation benchmarking datasets Recommender Systems Data Characteristics

В книге

KDD '24: Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

Association for Computing Machinery (ACM), 2024.

Bradley-Terry Rankings for Recommender Systems Across Dataset Taxonomies

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.

Efficiency of Machine Learning Tasks on HPC Devices

Ефремов А. М., Тимофеев А. В., Ilyasov Y. и др., , in: ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ПаВТ’2025).: Издательский центр Южно-Уральского государственного университета, 2025. P. 56–81.

Добавлено: 4 апреля 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.

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.

Benefiting from Negative yet Informative Feedback by Contrasting Opposing Sequential Patterns

Ivanova V., Фролов Е. П., Васильев А. В., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 1142–1147.

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.

MM '25: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia

Association for Computing Machinery (ACM), 2025.

Добавлено: 8 ноября 2025 г.

The interplay of conceptual metaphors and evaluation in press reports on the AUKUS agreement

Трнавац Р., Katie Patterson J., Russian Journal of Linguistics 2025 Vol. 29 No. 3 P. 560–585

Известно, что метафоры обладают оценочными значениями, но остается невыясненным, как различные типы метафор, а также различные жанры дискурса влияют на формирование этих значений. Чтобы частично ответить на этот вопрос, наше исследование нацелено на выявление связи между концептуальными метафорами и оценкой в статьях широкоформатных австралийских газет и таблоидов, посвященных альянсу AUKUS – трехстороннему пакту о партнерстве ...

Добавлено: 23 сентября 2025 г.

Родительская оценка эффективности социальной интервенции в проблемную семью с детьми

Абрамов Р. Н., Рождественская Е. Ю., Сабля А. А., Журнал социологии и социальной антропологии 2025 Т. 28 № 2 С. 182–210

Статья посвящена анализу реализации одной из процедур оценивания социальной интервенции — обратной связи объектов социальной интервенции (взрослых членов семей) как элементу доказательной социальной политики. В ходе комплексного оценивания эффективности технологии работы междисциплинарной команды специалистов со случаем нарушениния прав и законных интересов ребенка были проведены интервью с членами семей, включенных в программу реализации технологии. Полученные результаты позволяют ...

Добавлено: 6 июля 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.

Sim4Rec: Flexible and Extensible Simulator for Recommender Systems for Large-Scale Data

Anna Volodkevich, Ivanova V., Васильев А. В. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6–10, 2025, Proceedings, Part IV.: Springer, 2025. P. 425–430.

Добавлено: 10 апреля 2025 г.