Modeling Attrition in Recommender Systems with Departing Bandits
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Ben-Porat, Omer, Cohen, Lee, Leqi, Liu, Lipton, Zachary C., Mansour, Yishay |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2022
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Modeling Churn in Recommender Systems with Aggregated Preferences
par: Keinan, Gur, et autres
Publié: (2025)
par: Keinan, Gur, et autres
Publié: (2025)
A Unified Causal Framework for Auditing Recommender Systems for Ethical Concerns
par: Sharma, Vibhhu, et autres
Publié: (2024)
par: Sharma, Vibhhu, et autres
Publié: (2024)
Calibrated Recommendations with Contextual Bandits
par: Feijer, Diego, et autres
Publié: (2025)
par: Feijer, Diego, et autres
Publié: (2025)
The Bandit's Blind Spot: The Critical Role of User State Representation in Recommender Systems
par: Pires, Pedro R., et autres
Publié: (2026)
par: Pires, Pedro R., et autres
Publié: (2026)
Causal Feature Selection Method for Contextual Multi-Armed Bandits in Recommender System
par: Zhao, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)
Creator-Side Recommender System: Challenges, Designs, and Applications
par: Chen, Xiaoshuang, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xiaoshuang, et autres
Publié: (2025)
Exploitation Over Exploration: Unmasking the Bias in Linear Bandit Recommender Offline Evaluation
par: Pires, Pedro R., et autres
Publié: (2025)
par: Pires, Pedro R., et autres
Publié: (2025)
The Nah Bandit: Modeling User Non-compliance in Recommendation Systems
par: Zhou, Tianyue, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Tianyue, et autres
Publié: (2024)
Neural Click Models for Recommender Systems
par: Shirokikh, Mikhail, et autres
Publié: (2024)
par: Shirokikh, Mikhail, et autres
Publié: (2024)
Cache-Aware Reinforcement Learning in Large-Scale Recommender Systems
par: Chen, Xiaoshuang, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xiaoshuang, et autres
Publié: (2024)
Meta Clustering of Neural Bandits
par: Ban, Yikun, et autres
Publié: (2024)
par: Ban, Yikun, et autres
Publié: (2024)
Dual Correction Strategy for Ranking Distillation in Top-N Recommender System
par: Lee, Youngjune, et autres
Publié: (2021)
par: Lee, Youngjune, et autres
Publié: (2021)
Contextual Bandit with Herding Effects: Algorithms and Recommendation Applications
par: Xu, Luyue, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Luyue, et autres
Publié: (2024)
Co-clustering for Federated Recommender System
par: He, Xinrui, et autres
Publié: (2024)
par: He, Xinrui, et autres
Publié: (2024)
Large Language Model as Universal Retriever in Industrial-Scale Recommender System
par: Jiang, Junguang, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Junguang, et autres
Publié: (2025)
Anchored Alignment: Preventing Positional Collapse in Multimodal Recommender Systems
par: Jeong, Yonghun, et autres
Publié: (2026)
par: Jeong, Yonghun, et autres
Publié: (2026)
Continual Recommender Systems
par: Yoo, Hyunsik, et autres
Publié: (2025)
par: Yoo, Hyunsik, et autres
Publié: (2025)
Temporal Linear Item-Item Model for Sequential Recommendation
par: Park, Seongmin, et autres
Publié: (2024)
par: Park, Seongmin, et autres
Publié: (2024)
PolyRecommender: A Multimodal Recommendation System for Polymer Discovery
par: Wang, Xin, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Xin, et autres
Publié: (2025)
RPAF: A Reinforcement Prediction-Allocation Framework for Cache Allocation in Large-Scale Recommender Systems
par: Su, Shuo, et autres
Publié: (2024)
par: Su, Shuo, et autres
Publié: (2024)
Dataset-Agnostic Recommender Systems
par: Wijaya, Tri Kurniawan, et autres
Publié: (2025)
par: Wijaya, Tri Kurniawan, et autres
Publié: (2025)
System-2 Recommenders: Disentangling Utility and Engagement in Recommendation Systems via Temporal Point-Processes
par: Agarwal, Arpit, et autres
Publié: (2024)
par: Agarwal, Arpit, et autres
Publié: (2024)
CoCoB: Adaptive Collaborative Combinatorial Bandits for Online Recommendation
par: Yan, Cairong, et autres
Publié: (2025)
par: Yan, Cairong, et autres
Publié: (2025)
Enhancing Recommendation Systems with GNNs and Addressing Over-Smoothing
par: Liu, Wenyi, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Wenyi, et autres
Publié: (2024)
End-to-End Personalization: Unifying Recommender Systems with Large Language Models
par: Ebrat, Danial, et autres
Publié: (2025)
par: Ebrat, Danial, et autres
Publié: (2025)
Cross-attention Secretly Performs Orthogonal Alignment in Recommendation Models
par: Lee, Hyunin, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Hyunin, et autres
Publié: (2025)
Minimizing Live Experiments in Recommender Systems: User Simulation to Evaluate Preference Elicitation Policies
par: Hsu, Chih-Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Hsu, Chih-Wei, et autres
Publié: (2024)
Evaluation on Entity Matching in Recommender Systems
par: Huang, Zihan, et autres
Publié: (2026)
par: Huang, Zihan, et autres
Publié: (2026)
The Unreasonable Effectiveness of Data for Recommender Systems
par: Abdou, Youssef
Publié: (2026)
par: Abdou, Youssef
Publié: (2026)
Tweedie Regression for Video Recommendation System
par: Zheng, Yan, et autres
Publié: (2025)
par: Zheng, Yan, et autres
Publié: (2025)
The Potential of AutoML for Recommender Systems
par: Vente, Tobias, et autres
Publié: (2024)
par: Vente, Tobias, et autres
Publié: (2024)
Generalized Embedding Machines for Recommender Systems
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2020)
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2020)
Sliding Window Training -- Utilizing Historical Recommender Systems Data for Foundation Models
par: Joshi, Swanand, et autres
Publié: (2024)
par: Joshi, Swanand, et autres
Publié: (2024)
Dual Test-time Training for Out-of-distribution Recommender System
par: Yang, Xihong, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Xihong, et autres
Publié: (2024)
Advancements in Recommender Systems: A Comprehensive Analysis Based on Data, Algorithms, and Evaluation
par: Ma, Xin, et autres
Publié: (2024)
par: Ma, Xin, et autres
Publié: (2024)
Broad Recommender System: An Efficient Nonlinear Collaborative Filtering Approach
par: Huang, Ling, et autres
Publié: (2022)
par: Huang, Ling, et autres
Publié: (2022)
Offline Reasoning for Efficient Recommendation: LLM-Empowered Persona-Profiled Item Indexing
par: Kim, Deogyong, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Deogyong, et autres
Publié: (2026)
TranSUN: A Preemptive Paradigm to Eradicate Retransformation Bias Intrinsically from Regression Models in Recommender Systems
par: Yu, Jiahao, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Jiahao, et autres
Publié: (2025)
Making Recommender Systems More Knowledgeable: A Framework to Incorporate Side Information
par: Jiang, Yukun, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Yukun, et autres
Publié: (2024)
Understanding Distribution Structure on Calibrated Recommendation Systems
par: da Silva, Diego Correa, et autres
Publié: (2025)
par: da Silva, Diego Correa, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Modeling Churn in Recommender Systems with Aggregated Preferences
par: Keinan, Gur, et autres
Publié: (2025) -
A Unified Causal Framework for Auditing Recommender Systems for Ethical Concerns
par: Sharma, Vibhhu, et autres
Publié: (2024) -
Calibrated Recommendations with Contextual Bandits
par: Feijer, Diego, et autres
Publié: (2025) -
The Bandit's Blind Spot: The Critical Role of User State Representation in Recommender Systems
par: Pires, Pedro R., et autres
Publié: (2026) -
Causal Feature Selection Method for Contextual Multi-Armed Bandits in Recommender System
par: Zhao, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)