Buchumschlag

MSCRS: Multi-modal Semantic Graph Prompt Learning Framework for Conversational Recommender Systems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wei, Yibiao, Zou, Jie, Guo, Weikang, Wang, Guoqing, Xu, Xing, Yang, Yang
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

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

Beyond Static: Related Questions Retrieval Through Conversations in Community Question Answering
von: Ao, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Type Context-Aware Conversational Recommender Systems via Mixture-of-Experts
von: Zou, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Bridging the Cross-modal Semantic Gap for Multi-modal Recommendation
von: Wu, Xinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Whole Dialogue Modeling: Contextual Disentanglement for Conversational Recommendation
von: An, Guojia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PCL: Prompt-based Continual Learning for User Modeling in Recommender Systems
von: Yang, Mingdai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-modal Generative Models in Recommendation System
von: Ramisa, Arnau, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Semantic-enhanced Co-attention Prompt Learning for Non-overlapping Cross-Domain Recommendation
von: Guo, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphPro: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation
von: Yang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improving Multi-modal Recommender Systems by Denoising and Aligning Multi-modal Content and User Feedback
von: Xv, Guipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Multi-modal Food Recommendation using Clustering and Self-supervised Learning
von: Zhang, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating LLM-Derived Multi-Semantic Intent into Graph Model for Session-based Recommendation
von: Zhang, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Head to Tail: Asymmetric Knowledge Transfer in Long-tail Recommendation with Generative Semantic IDs
von: Yan, Chenyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Embedding Representation Stability in Recommendation Systems with Semantic ID
von: Zheng, Carolina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hypercomplex Prompt-aware Multimodal Recommendation
von: Chen, Zheyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PromptMM: Multi-Modal Knowledge Distillation for Recommendation with Prompt-Tuning
von: Wei, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Conversational Recommender System
von: Lin, Allen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NLGCL: Naturally Existing Neighbor Layers Graph Contrastive Learning for Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Multi-task Prompt Tuning for Recommendation
von: Bai, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Efficiency-Effectiveness Trade-off of Diffusion-based Recommenders
von: Mao, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unleashing the Potential of Neighbors: Diffusion-based Latent Neighbor Generation for Session-based Recommendation
von: Yang, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AlphaFuse: Learn ID Embeddings for Sequential Recommendation in Null Space of Language Embeddings
von: Hu, Guoqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Vague Preference Policy Learning for Conversational Recommendation
von: Zhang, Gangyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

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

Chain-of-Choice Hierarchical Policy Learning for Conversational Recommendation
von: Fan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RCLRec: Reverse Curriculum Learning for Modeling Sparse Conversions in Generative Recommendation
von: Huang, Yulei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generate and Instantiate What You Prefer: Text-Guided Diffusion for Sequential Recommendation
von: Hu, Guoqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Multi-Aspect Item Palette: A Semantic Tokenization Framework for Generative Recommendation
von: Liu, Qijiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Mitigating Data Sparsity in Conversational Recommender Systems
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Empirical Study of Training ID-Agnostic Multi-modal Sequential Recommenders
von: Li, Youhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributionally Robust Graph-based Recommendation System
von: Wang, Bohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Teach Me How to Denoise: A Universal Framework for Denoising Multi-modal Recommender Systems via Guided Calibration
von: Li, Hongji, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Conversational Recommender System
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pairwise Ranking Loss for Multi-Task Learning in Recommender Systems
von: Durmus, Furkan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Denoising Pre-Training and Customized Prompt Learning for Efficient Multi-Behavior Sequential Recommendation
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Enhanced Multi-intent Transformer Network for Recommendation
von: Zou, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Semantic Learning for Privacy-preserving Cross-domain Recommendation
von: Lu, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Knowledge Graph Embedding for Effective Conversational Recommendation
von: Xia, Yunwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)