Buchumschlag

Sell It Before You Make It: Revolutionizing E-Commerce with Personalized AI-Generated Items

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lin, Jianghao, Du, Peng, Liu, Jiaqi, Li, Weite, Yu, Yong, Zhang, Weinan, Cao, Yang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

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

Unleashing the Potential of Multi-Channel Fusion in Retrieval for Personalized Recommendations
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Make Sample-Efficient Recommender Systems
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Why Not Together? A Multiple-Round Recommender System for Queries and Items
von: Jin, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stop DDoS Attacking the Research Community with AI-Generated Survey Papers
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalize Before Retrieve: LLM-based Personalized Query Expansion for User-Centric Retrieval
von: Zhang, Yingyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ELCoRec: Enhance Language Understanding with Co-Propagation of Numerical and Categorical Features for Recommendation
von: Chen, Jizheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

A Comprehensive Survey on Retrieval Methods in Recommender Systems
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MemoCRS: Memory-enhanced Sequential Conversational Recommender Systems with Large Language Models
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Lifelong Personalized Low-Rank Adaptation of Large Language Models for Recommendation
von: Zhu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on Diffusion Models for Recommender Systems
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Agentic Information Retrieval
von: Zhang, Weinan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Efficient and Effective Unlearning of Large Language Models for Recommendation
von: Wang, Hangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Superplatforms Have to Attack AI Agents
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Play to Your Strengths: Collaborative Intelligence of Conventional Recommender Models and Large Language Models
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Positive History: Re-ranking with List-level Hybrid Feedback
von: Weng, Muyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FINED: Feed Instance-Wise Information Need with Essential and Disentangled Parametric Knowledge from the Past
von: Du, Kounianhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrieval-Augmented Process Reward Model for Generalizable Mathematical Reasoning
von: Zhu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Data-Centric Approach to Multilingual E-Commerce Product Search: Case Study on Query-Category and Query-Item Relevance
von: Yin, Yabo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

E-GEO: A Testbed for Generative Engine Optimization in E-Commerce
von: Bagga, Puneet S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

DynaTree: Dynamic Agentic Retrieval Tree for Time-Sensitive News Retrieval
von: Qi, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Advancing Re-Ranking with Multimodal Fusion and Target-Oriented Auxiliary Tasks in E-Commerce Search
von: Xu, Enqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transform Before You Query: A Privacy-Preserving Approach for Vector Retrieval with Embedding Space Alignment
von: He, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficiency Unleashed: Inference Acceleration for LLM-based Recommender Systems with Speculative Decoding
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Visual Zero-Shot E-Commerce Product Attribute Value Extraction
von: Gong, Jiaying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

InfoDeepSeek: Benchmarking Agentic Information Seeking for Retrieval-Augmented Generation
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Full-Stack Optimized Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation
von: Shan, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MassTool: A Multi-Task Search-Based Tool Retrieval Framework for Large Language Models
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FLIP: Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR Prediction
von: Wang, Hangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ClickPrompt: CTR Models are Strong Prompt Generators for Adapting Language Models to CTR Prediction
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PhotoBench: Beyond Visual Matching Towards Personalized Intent-Driven Photo Retrieval
von: Xu, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PIT: A Dynamic Personalized Item Tokenizer for End-to-End Generative Recommendation
von: Wang, Huanjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Item Association Factorization Mixed Markov Chains for Sequential Recommendation
von: Du, DongYu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Modular Representation Compression: Adapting LLMs for Efficient and Effective Recommendations
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

JungleGPT: Designing and Optimizing Compound AI Systems for E-Commerce
von: Ruan, Sherry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rerank Before You Reason: Analyzing Reranking Tradeoffs through Effective Token Cost in Deep Search Agents
von: Sharifymoghaddam, Sahel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Behavior Modeling Space Reconstruction for E-Commerce Search
von: Wang, Yejing, et al.
Veröffentlicht: (2025)