Buchumschlag

Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network: Tailoring User Behavior Representation to the Scenario Context

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Moyu, Tang, Yongxiang, Hu, Jinxin, Zhang, Yu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Information Retrieval Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Global-Distribution Aware Scenario-Specific Variational Representation Learning Framework
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distribution-Guided Auto-Encoder for User Multimodal Interest Cross Fusion
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMQ: Multimodal Mixture-of-Quantization Tokenization for Semantic ID Generation and User Behavioral Adaptation
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deferred is Better: A Framework for Multi-Granularity Deferred Interaction of Heterogeneous Features
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MATT-CTR: Unleashing a Model-Agnostic Test-Time Paradigm for CTR Prediction with Confidence-Guided Inference Paths
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Selective Test-Time Compute Scaling for Click-Through Rate Prediction via Uncertainty-Triggered Feature Path Exploration
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Intrinsic and Extrinsic Factor Disentanglement for Recommendation in Various Context Scenarios
von: Su, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PERSCEN: Learning Personalized Interaction Pattern and Scenario Preference for Multi-Scenario Matching
von: Du, Haotong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Adaptive Interest Network: Personalized Recommendation with Context-Aware Learning
von: Huang, Shuaishuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Modeling User Behavior from Adaptive Surveys with Supplemental Context
von: Shukla, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Multi-Domain Network: Multi-Type and Multi-Scenario Conversion Rate Prediction with a Single Model
von: Ouyang, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Sequential and Contextual Features with a Dual-View of Fine-grained Core-Behaviors and Global Interest-Distribution
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Learning on User Segmentation: Universal to Specific Representation via Bipartite Neural Interaction
von: Tan, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DGenCTR: Towards a Universal Generative Paradigm for Click-Through Rate Prediction via Discrete Diffusion
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Behaviorally Grounded Item Embeddings via Personalized Temporal Contexts
von: Sereicikas, Rafael T., et al.
Veröffentlicht: (2026)

IRA: Adaptive Interest-aware Representation and Alignment for Personalized Multi-interest Retrieval
von: Lee, Youngjune, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Infer As You Train: A Symmetric Paradigm of Masked Generative for Click-Through Rate Prediction
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Addressing Information Loss and Interaction Collapse: A Dual Enhanced Attention Framework for Feature Interaction
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multimodal Foundation Model-Driven User Interest Modeling and Behavior Analysis on Short Video Platforms
von: Zhao, Yushang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

M-scan: A Multi-Scenario Causal-driven Adaptive Network for Recommendation
von: Zhu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EulerFormer: Sequential User Behavior Modeling with Complex Vector Attention
von: Tian, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Search Intenion Network for Personalized Query Auto-Completion in E-Commerce
von: Bao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalized User Representations for Transfer Learning
von: Fazelnia, Ghazal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AURO: Reinforcement Learning for Adaptive User Retention Optimization in Recommender Systems
von: Xue, Zhenghai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Query as Anchor: Scenario-Adaptive User Representation via Large Language Model
von: Yuan, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving User Experience with Personalized Review Ranking and Summarization
von: Mufti, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective
von: Deng, Shumin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Adaptive Convolutional Forecasting Network Based on Time Series Feature-Driven
von: Zhang, Dandan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SLSREC: Self-Supervised Contrastive Learning for Adaptive Fusion of Long- and Short-Term User Interests
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Low-Precision Training for Embeddings in Click-Through Rate Prediction
von: Li, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Poisoning Deep Learning Based Recommender Model in Federated Learning Scenarios
von: Rong, Dazhong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Enhanced Traffic Flow Prediction with Multi-Segment Fusion Tensor Graph Convolutional Networks
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multimodal Single-Branch Embedding Network for Recommendation in Cold-Start and Missing Modality Scenarios
von: Ganhör, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Unified User Quantized Tokenizers for User Representation
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Make It Long, Keep It Fast: End-to-End 10K Long User Behavior Sequence Modeling for Billion-Scale Douyin Recommendation
von: Guan, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Scenario User Profile Construction via Recommendation Lists
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Bandit's Blind Spot: The Critical Role of User State Representation in Recommender Systems
von: Pires, Pedro R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Taming the Long Tail: Denoising Collaborative Information for Robust Semantic ID Generation
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Interest Network for User Response Prediction
von: Zhou, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

EVOLVE: Predicting User Evolution and Network Dynamics in Social Media Using Fine-Tuned GPT-like Model
von: Hossain, Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2024)