Long-Sequence Recommendation Models Need Decoupled Embeddings
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Feng, Ningya, Pan, Junwei, Wu, Jialong, Chen, Baixu, Wang, Ximei, Li, Qian, Hu, Xian, Jiang, Jie, Long, Mingsheng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
On the Embedding Collapse when Scaling up Recommendation Models
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
STEM: Unleashing the Power of Embeddings for Multi-task Recommendation
di: Su, Liangcai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Su, Liangcai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Decoupled Training: Return of Frustratingly Easy Multi-Domain Learning
di: Wang, Ximei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Ximei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Understanding the Ranking Loss for Recommendation with Sparse User Feedback
di: Lin, Zhutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Zhutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Practice on Long Behavior Sequence Modeling in Tencent Advertising
di: Hu, Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Feature Interaction to Feature Generation: A Generative Paradigm of CTR Prediction Models
di: Yin, Mingjia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yin, Mingjia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ads Recommendation in a Collapsed and Entangled World
di: Pan, Junwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Junwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Crocodile: Cross Experts Covariance for Disentangled Learning in Multi-Domain Recommendation
di: Lin, Zhutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Zhutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAE: A Rule-Driven Approach for Attribute Embedding in Property Graph Recommendation
di: Zhao, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Recurrent Preference Memory for Efficient Long-Sequence Generative Recommendation
di: Chen, Yixiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yixiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Empowering Large Language Model for Sequential Recommendation via Multimodal Embeddings and Semantic IDs
di: Wang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
LONGER: Scaling Up Long Sequence Modeling in Industrial Recommenders
di: Chai, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chai, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
LongRetriever: Towards Ultra-Long Sequence based Candidate Retrieval for Recommendation
di: Ren, Qin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ren, Qin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond the Sequence: Statistics-Driven Pre-training for Stabilizing Sequential Recommendation Model
di: Wang, Sirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Sirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-train, Align, and Disentangle: Empowering Sequential Recommendation with Large Language Models
di: Wang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
LLM-ESR: Large Language Models Enhancement for Long-tailed Sequential Recommendation
di: Liu, Qidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Qidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
LLMEmb: Large Language Model Can Be a Good Embedding Generator for Sequential Recommendation
di: Liu, Qidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Qidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
TokenFormer: Unify the Multi-Field and Sequential Recommendation Worlds
di: Zhou, Yifeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yifeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Context-based Fast Recommendation Strategy for Long User Behavior Sequence in Meituan Waimai
di: Feng, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Knowledge Graph Embedding for Effective Conversational Recommendation
di: Xia, Yunwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Yunwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixture of Sequence: Theme-Aware Mixture-of-Experts for Long-Sequence Recommendation
di: Lin, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Plug-and-play Model-agnostic Embedding Enhancement Approach for Explainable Recommendation
di: Mi, Yunqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mi, Yunqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pay Attention to Sequence Split: Uncovering the Impacts of Sub-Sequence Splitting on Sequential Recommendation Models
di: Dang, Yizhou, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dang, Yizhou, et al.
Pubblicazione: (2026)
MSL: Not All Tokens Are What You Need for Tuning LLM as a Recommender
di: Wang, Bohao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bohao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Pattern Network for Click-Through Rate Prediction
di: Zhang, Hengyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Hengyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Internalizing Multi-Agent Reasoning for Accurate and Efficient LLM-based Recommendation
di: Wu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
CoLLM: Integrating Collaborative Embeddings into Large Language Models for Recommendation
di: Zhang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Is Sliding Window All You Need? An Open Framework for Long-Sequence Recommendation
di: Chakrabarty, Sayak, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chakrabarty, Sayak, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Contrastive Pretrain Model with Prompt Tuning for Multi-center Medication Recommendation
di: Liu, Qidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Qidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
PersonaX: A Recommendation Agent Oriented User Modeling Framework for Long Behavior Sequence
di: Shi, Yunxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Yunxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
END4Rec: Efficient Noise-Decoupling for Multi-Behavior Sequential Recommendation
di: Han, Yongqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Yongqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Memento: Personalized RAG-Style Long-Retention Data Scaling for META Ads Recommendation
di: Chen, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Recommender Systems with Soft Target: A Decoupled Perspective
di: Zhang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-train and Fine-tune: Recommenders as Large Models
di: Jiang, Zhenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Zhenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
GEMs: Breaking the Long-Sequence Barrier in Generative Recommendation with a Multi-Stream Decoder
di: Zhou, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distinguished Quantized Guidance for Diffusion-based Sequence Recommendation
di: Mao, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mao, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reasoning to Rank: An End-to-End Solution for Exploiting Large Language Models for Recommendation
di: Zheng, Kehan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Kehan, et al.
Pubblicazione: (2026)
ChainRec: An Agentic Recommender Learning to Route Tool Chains for Diverse and Evolving Interests
di: Li, Fuchun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Fuchun, et al.
Pubblicazione: (2026)
IFA: Interaction Fidelity Attention for Entire Lifelong Behaviour Sequence Modeling
di: Yu, Wenhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Wenhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequence-aware Large Language Models for Explainable Recommendation
di: Zhang, Gangyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Gangyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
On the Embedding Collapse when Scaling up Recommendation Models
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2023) -
STEM: Unleashing the Power of Embeddings for Multi-task Recommendation
di: Su, Liangcai, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Decoupled Training: Return of Frustratingly Easy Multi-Domain Learning
di: Wang, Ximei, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Understanding the Ranking Loss for Recommendation with Sparse User Feedback
di: Lin, Zhutian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Practice on Long Behavior Sequence Modeling in Tencent Advertising
di: Hu, Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)