Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | He, Yunhang, Xu, Cong, Zhu, Zhangchi, Yin, Hongzhi, Zhang, Wei |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2604.22549 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Collaborative Filtering Meets Spectrum Shift: Connecting User-Item Interaction with Graph-Structured Side Information
von: He, Yunhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Yunhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lightweight Embeddings with Graph Rewiring for Collaborative Filtering
von: Liang, Xurong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Xurong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lightweight Embeddings for Graph Collaborative Filtering
von: Liang, Xurong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Xurong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PolyCF: Towards the Optimal Spectral Graph Filters for Collaborative Filtering
von: Qin, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qin, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
STAIR: Manipulating Collaborative and Multimodal Information for E-Commerce Recommendation
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Causal Graph Collaborative Filtering
von: Wang, Xiangmeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Xiangmeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Graph Neural Controlled Differential Equations For Collaborative Filtering
von: Xu, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unifying Graph Convolution and Contrastive Learning in Collaborative Filtering
von: Wu, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Squeeze and Excitation: A Weighted Graph Contrastive Learning for Collaborative Filtering
von: Chen, Zheyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zheyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
General Debiasing for Graph-based Collaborative Filtering via Adversarial Graph Dropout
von: Zhang, An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AFDGCF: Adaptive Feature De-correlation Graph Collaborative Filtering for Recommendations
von: Wu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion-augmented Graph Contrastive Learning for Collaborative Filter
von: Huang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Signal Diffusion Model for Collaborative Filtering
von: Zhu, Yunqin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Yunqin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
QAGCF: Graph Collaborative Filtering for Q&A Recommendation
von: Zhang, Changshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Changshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Hardness Negative Sampling for Collaborative Filtering
von: Lai, Riwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lai, Riwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Node-Aware Dynamic Quantization Approach for Graph Collaborative Filtering
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Embedding Scaling in Collaborative Filtering
von: He, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Graph Collaborative Filtering with FourierKAN Feature Transformation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Feedback Reciprocal Graph Collaborative Filtering
von: Chen, Weijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Weijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Break the Optimization Barrier of LLM-Enhanced Recommenders: A Theoretical Analysis and Practical Framework
von: Zhu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Preference-Consistent Knowledge Distillation for Recommender System
von: Zhu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding the Role of Cross-Entropy Loss in Fairly Evaluating Large Language Model-based Recommendation
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Collaborative Filtering Recommendation via Graph Learning
von: Wang, Yongyu
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Yongyu
Veröffentlicht: (2023)
Aiming at the Target: Filter Collaborative Information for Cross-Domain Recommendation
von: Li, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
von: Xia, Lianghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Lianghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Embed Progressive Implicit Preference in Unified Space for Deep Collaborative Filtering
von: Zhang, Zhongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
S-Diff: An Anisotropic Diffusion Model for Collaborative Filtering in Spectral Domain
von: Xia, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Wasserstein Dependent Graph Attention Network for Collaborative Filtering with Uncertainty
von: Li, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Unified and Adaptive Cross-Domain Collaborative Filtering via Graph Signal Processing
von: Lee, Jeongeun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Jeongeun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fair Augmentation for Graph Collaborative Filtering
von: Boratto, Ludovico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Boratto, Ludovico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring the Individuality and Collectivity of Intents behind Interactions for Graph Collaborative Filtering
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Disentangled Contrastive Collaborative Filtering
von: Ren, Xubin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ren, Xubin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Flow Matching for Collaborative Filtering
von: Liu, Chengkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chengkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rejuvenating Cross-Entropy Loss in Knowledge Distillation for Recommender Systems
von: Zhu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Light distillation for Incremental Graph Convolution Collaborative Filtering
von: Fan, X, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, X, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Are LLM-based Recommenders Already the Best? Simple Scaled Cross-entropy Unleashes the Potential of Traditional Sequential Recommenders
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Binarized Representations with Pseudo-positive Sample Enhancement for Efficient Graph Collaborative Filtering
von: Chen, Yankai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yankai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transparent and Controllable Recommendation Filtering via Multimodal Multi-Agent Collaboration
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Large Language Models Enhanced Collaborative Filtering
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CF4J: Collaborative Filtering for Java
von: Ortega, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ortega, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Collaborative Filtering Meets Spectrum Shift: Connecting User-Item Interaction with Graph-Structured Side Information
von: He, Yunhang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Lightweight Embeddings with Graph Rewiring for Collaborative Filtering
von: Liang, Xurong, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Lightweight Embeddings for Graph Collaborative Filtering
von: Liang, Xurong, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
PolyCF: Towards the Optimal Spectral Graph Filters for Collaborative Filtering
von: Qin, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
STAIR: Manipulating Collaborative and Multimodal Information for E-Commerce Recommendation
von: Xu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)