Buchumschlag

CIDGMed: Causal Inference-Driven Medication Recommendation with Enhanced Dual-Granularity Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Liang, Shunpan, Li, Xiang, Mu, Shi, Li, Chen, Lei, Yu, Hou, Yulei, Ma, Tengfei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Knowledge-Aware Multi-Intent Contrastive Learning for Multi-Behavior Recommendation
von: Liang, Shunpan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CausalMed: Causality-Based Personalized Medication Recommendation Centered on Patient health state
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multi-Channel Next POI Recommendation Framework with Multi-Granularity Check-in Signals
von: Sun, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Multi-Granularity Sequence Denoising with Weakly Supervised Signal for Sequential Recommendation
von: Li, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causality-Inspired Fair Representation Learning for Multimodal Recommendation
von: Chen, Weixin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Survey on Causal Inference for Recommendation
von: Luo, Huishi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CausalRec: A CausalBoost Attention Model for Sequential Recommendation
von: Hou, Yunbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual-Diffusional Generative Fashion Recommendation
von: Yu, Mingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DualVAE: Dual Disentangled Variational AutoEncoder for Recommendation
von: Guo, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Proactive Recommendation in Social Networks: Steering User Interest with Causal Inference
von: Pan, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Model Enhanced Graph Invariant Contrastive Learning for Out-of-Distribution Recommendation
von: Liang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Step Enhancement
von: Mu, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Learning-Driven Representation Disentanglement for Search-Enhanced Recommendation
von: Cui, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RCLRec: Reverse Curriculum Learning for Modeling Sparse Conversions in Generative Recommendation
von: Huang, Yulei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Learning for Trustworthy Recommender Systems: A Survey
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Domain Causal Preference Learning for Out-of-Distribution Recommendation
von: Li, Zhuhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dual-domain Collaborative Denoising for Social Recommendation
von: Chen, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MDVT: Enhancing Multimodal Recommendation with Model-Agnostic Multimodal-Driven Virtual Triplets
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EpicCBR: Item-Relation-Enhanced Dual-Scenario Contrastive Learning for Cold-Start Bundle Recommendation
von: Li, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mitigating Recommendation Biases via Group-Alignment and Global-Uniformity in Representation Learning
von: Cai, Miaomiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DIAURec: Dual-Intent Space Representation Optimization for Recommendation
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

USD: A User-Intent-Driven Sampling and Dual-Debiasing Framework for Large-Scale Homepage Recommendations
von: Zheng, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leave No One Behind: Enhancing Diversity While Maintaining Accuracy in Social Recommendation
von: Li, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CADRL: Category-aware Dual-agent Reinforcement Learning for Explainable Recommendations over Knowledge Graphs
von: Zheng, Shangfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MIMNet: Multi-Interest Meta Network with Multi-Granularity Target-Guided Attention for Cross-domain Recommendation
von: Zhu, Xiaofei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Deconfounding via Confounder Disentanglement for Dual-Target Cross-Domain Recommendation
von: Zhu, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

R2MED: A Benchmark for Reasoning-Driven Medical Retrieval
von: Zhang, Xiangxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Driven Dual-Level Multi-Interest Modeling for Recommendation
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Matryoshka Representation Learning for Recommendation
von: Lai, Riwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Proxy Model-Guided Reinforcement Learning for Client Selection in Federated Recommendation
von: Qu, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HSUGA: LLM-Enhanced Recommendation with Hierarchical Semantic Understanding and Group-Aware Alignment
von: Li, Guorui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dual-Channel Multiplex Graph Neural Networks for Recommendation
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hybrid Matrix Factorization Based Graph Contrastive Learning for Recommendation System
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unified Dual-Intent Translation for Joint Modeling of Search and Recommendation
von: Zhang, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Dual Latent Confounding Biases in Recommender Systems
von: Deng, Jianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Graph Contrastive Learning with Reliable and Informative Augmentation for Recommendation
von: Zheng, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPOT-Trip: Dual-Preference Driven Out-of-Town Trip Recommendation
von: Liu, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual-space Hierarchical Learning for Goal-guided Conversational Recommendation
von: Chen, Can, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning to Hash for Recommendation: A Survey
von: Luo, Fangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneous Graph Masked Contrastive Learning for Robust Recommendation
von: Sang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)