SWaT: Statistical Modeling of Video Watch Time through User Behavior Analysis
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yang, Shentao, Yang, Haichuan, Du, Linna, Ganesh, Adithya, Peng, Bo, Liu, Boying, Li, Serena, Liu, Ji |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Explicit Uncertainty Modeling for Video Watch Time Prediction
von: Wu, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Relative Advantage Debiasing for Watch-Time Prediction in Short-Video Recommendation
von: Liu, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counteracting Duration Bias in Video Recommendation via Counterfactual Watch Time
von: Zhao, Haiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Haiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Personalized Tree-Based Progressive Regression Model for Watch-Time Prediction in Short Video Recommendation
von: Chen, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DADF: A Distribution-Aware Debiasing Framework for Watch-Time Regression in Recommender Systems
von: Yang, Yiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Yiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HyperZero: A Customized End-to-End Auto-Tuning System for Recommendation with Hourly Feedback
von: Cai, Xufeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Xufeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Modeling User Retention through Generative Flow Networks
von: Liu, Ziru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ziru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated User Behavior Modeling for Privacy-Preserving LLM Recommendation
von: Guo, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generative Regression Based Watch Time Prediction for Short-Video Recommendation
von: Ma, Hongxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Hongxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CREAD: A Classification-Restoration Framework with Error Adaptive Discretization for Watch Time Prediction in Video Recommender Systems
von: Sun, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multimodal Foundation Model-Driven User Interest Modeling and Behavior Analysis on Short Video Platforms
von: Zhao, Yushang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Yushang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multifaceted User Modeling in Recommendation: A Federated Foundation Models Approach
von: Zhang, Chunxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Chunxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Granularity Distribution Modeling for Video Watch Time Prediction via Exponential-Gaussian Mixture Network
von: Zhao, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Sequential Recommender Systems with Online and In-store User Behavior
von: Ma, Luyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Luyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Relevance: Improving User Engagement by Personalization for Short-Video Search
von: Bao, Wentian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bao, Wentian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PRISM: Refracting the Entangled User Behavior Space for E-Commerce Search
von: Zhang, Haoqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Haoqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PersonaAct: Simulating Short-Video Users with Personalized Agents for Counterfactual Filter Bubble Auditing
von: Zhao, Shilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Shilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
User Invariant Preference Learning for Multi-Behavior Recommendation
von: Yan, Mingshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Mingshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Next-User Retrieval: Enhancing Cold-Start Recommendations via Generative Next-User Modeling
von: Lan, Yu-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lan, Yu-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Automatic Sampling of User Behaviors for Sequential Recommender Systems
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Behavior Pattern Mining-based Multi-Behavior Recommendation
von: Li, Haojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Haojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can We Predict the Next Question? A Collaborative Filtering Approach to Modeling User Behavior
von: Fu, Bokang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Bokang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-granularity Interest Retrieval and Refinement Network for Long-Term User Behavior Modeling in CTR Prediction
von: Xu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Federated Recommendation Meets Cold-Start Problem: Separating Item Attributes and User Interactions
von: Zhang, Chunxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Chunxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
VQL: An End-to-End Context-Aware Vector Quantization Attention for Ultra-Long User Behavior Modeling
von: Li, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UniSAR: Modeling User Transition Behaviors between Search and Recommendation
von: Shi, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Scene Context with Dual Networks for Sequential User Behavior Modeling
von: Chen, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DMGIN: How Multimodal LLMs Enhance Large Recommendation Models for Lifelong User Post-click Behaviors
von: Wei, Zhuoxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Zhuoxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoy Effect In Search Interaction: Understanding User Behavior and Measuring System Vulnerability
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
User and Recommender Behavior Over Time: Contextualizing Activity, Effectiveness, Diversity, and Fairness in Book Recommendation
von: Barenji, Samira Vaez, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barenji, Samira Vaez, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Test-Time Alignment for Tracking User Interest Shifts in Sequential Recommendation
von: Zhang, Changshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Changshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MIM: Multi-modal Content Interest Modeling Paradigm for User Behavior Modeling
von: Yan, Bencheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Bencheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hierarchical Tree Search-based User Lifelong Behavior Modeling on Large Language Model
von: Xia, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ULMRec: User-centric Large Language Model for Sequential Recommendation
von: Shao, Minglai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shao, Minglai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ENCODE: Breaking the Trade-Off Between Performance and Efficiency in Long-Term User Behavior Modeling
von: Zhou, Wenji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Wenji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Evolving Preferences: A Federated Continual Framework for User-Centric Recommendation
von: Zhang, Chunxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Chunxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generative Chain of Behavior for User Trajectory Prediction
von: Huang, Chengkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Chengkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Universal User Representations Leveraging Cross-domain User Intent at Snapchat
von: Ju, Clark Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ju, Clark Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
User Behavior Simulation with Large Language Model based Agents
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Harnessing Light for Cold-Start Recommendations: Leveraging Epistemic Uncertainty to Enhance Performance in User-Item Interactions
von: Xiang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Explicit Uncertainty Modeling for Video Watch Time Prediction
von: Wu, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Relative Advantage Debiasing for Watch-Time Prediction in Short-Video Recommendation
von: Liu, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Counteracting Duration Bias in Video Recommendation via Counterfactual Watch Time
von: Zhao, Haiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Personalized Tree-Based Progressive Regression Model for Watch-Time Prediction in Short Video Recommendation
von: Chen, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
DADF: A Distribution-Aware Debiasing Framework for Watch-Time Regression in Recommender Systems
von: Yang, Yiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)