Buchumschlag

RAU: Towards Regularized Alignment and Uniformity for Representation Learning in Recommendation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wu, Xi, Zhang, Dan, Zhou, Chao, Yang, Liangwei, Lin, Tianyu, Gong, Jibing
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Graph-Sequential Alignment and Uniformity: Toward Enhanced Recommendation Systems
von: Cao, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Collaborative Semantic Alignment in Recommendation Systems
von: Wang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Prototypical Contrastive Learning through Alignment and Uniformity for Recommendation
von: Ou, Yangxun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Training Large Recommendation Models via Graph-Language Token Alignment
von: Yang, Mingdai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Fair Representation Learning for Personalized Fairness in Recommendations via Information Alignment
von: Zhu, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Supervised Representation Learning with ID-Content Modality Alignment for Sequential Recommendation
von: Zhou, Donglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EGRA:Toward Enhanced Behavior Graphs and Representation Alignment for Multimodal Recommendation
von: Zhang, Xiaoxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Attributed Graph Networks with Alignment and Uniformity Constraints for Session-based Recommendation
von: Zhao, Xinping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Token-level Collaborative Alignment for LLM-based Generative Recommendation
von: Lin, Fake, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SGCL: Unifying Self-Supervised and Supervised Learning for Graph Recommendation
von: Zhang, Weizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Text-Guided Visual Representation Learning for Robust Multimodal E-Commerce Recommendation
von: Guo, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unified Semantic and ID Representation Learning for Deep Recommenders
von: Lin, Guanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Alignment Live-Streaming Recommendation
von: Liu, Yueyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixed Supervised Graph Contrastive Learning for Recommendation
von: Zhang, Weizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation
von: Zhang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Multi-task Training for Recommender System
von: Yang, Liangwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Instance-Level Alignment and Uniformity: Semantic Factor Learning for Collaborative Filtering
von: Yu, Yajie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CARD: Non-Uniform Quantization of Visual Semantic Unit for Generative Recommendation
von: Wei, Yibiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Representational Learning of Foundation Models for Recommendation
von: Zhou, Zheli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning ID-free Item Representation with Token Crossing for Multimodal Recommendation
von: Zhang, Kangning, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RankUp: Towards High-rank Representations for Large Scale Advertising Recommender Systems
von: Chen, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Against Filter Bubbles: Diversified Music Recommendation via Weighted Hypergraph Embedding Learning
von: Luo, Chaoguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Intent Representation Learning with Large Language Model for Recommendation
von: Wang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Item Representations Directly from Multimodal Features for Effective Recommendation
von: Zhou, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Listwise Preference Alignment Optimization for Tail Item Recommendation
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Scalable Semantic Representation for Recommendation
von: Zhang, Taolin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RASTP: Representation-Aware Semantic Token Pruning for Generative Recommendation with Semantic Identifiers
von: Zhan, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Taxonomy-Guided Zero-Shot Recommendations with LLMs
von: Liang, Yueqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SODA: Semantic-Oriented Distributional Alignment for Generative Recommendation
von: Xue, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contrastive Representation for Interactive Recommendation
von: Li, Jingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Device-Cloud Collaborative Correction for On-Device Recommendation
von: Zhan, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Graph Context-Enhanced Diversified Recommendation
von: Liu, Xiaolong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unified Value Alignment for Generative Recommendation in Industrial Advertising
von: Zhang, Xinxun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards End-to-End Alignment of User Satisfaction via Questionnaire in Video Recommendation
von: Li, Na, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Recommendation: Towards Next-generation Recommender Paradigm
von: Wang, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Representation Learning with Large Language Models for Recommendation
von: Ren, Xubin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identify Then Recommend: Towards Unsupervised Group Recommendation
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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