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GenAIECommerce 2025 - Workshop on Generative AI for E-Commerce Paper Presentation: Mind the Gap: Bridging Behavioral Silos with LLMs in Multi-Vertical Recommendations...
한줄 요약 OneSearch 는 Kuaishou가 제안한 e-commerce search용 end-to-end generative retrieval framework이다.
한줄 요약 JD.com에서 제안한 Generative Retrieval and Alignment Model (GRAM) 은, LLM의 world knowledge를 활용해 query와 product 간 공유 텍스트 식별자(shared text identifier) 를 생성하고, DPO 기반...
한줄 요약 LLM 기반 3-stage fine-tuning으로 Long-tail Query의 semantic gap을 해결하여 Taobao 검색에서 GMV +0.4%, few-recall query GMV +18.66% 달성.
Pareto Efficient 추천을 위한 framework 를 제안했다. two-step Pareto efficient 최적화 알고리즘 제안.
CTR prediction 연구에서 공통된 평가 방식이나 표준화된 벤치마크가 부족하다. 다양한 모델들에 대하여 벤치마크를 진행하였고, 해당 결과나 진행한 코드는 reproducible 하도록 공개하였다.
Between Clicks and Satisfaction - Study on Multi-Phase User Preferences and Satisfaction for Online News Reading Abstract click signal does not capture post-click user...
Retrieval Paper List SIGIR 2025 에서 읽어볼만한 페이퍼 리스트 (인더스트리) GRAIN: Group-Reinforced Adaptive Interaction Network for Cold-Start CTR Prediction in E-commerce Search: 이커머스 검색에서 콜드...
2501.07365 🎯 연구 동기 및 문제 정의 기존 문제점: 이커머스 검색에서 Semantic Retrieval은 주로 텍스트 기반으로만 연구됨 상품 이미지는 구매 결정에 중요한 요소인데, dense retrieval에서의 영향이 체계적으로 연구되지 않음 기존 multimodal 연구들의 한계: MaxSim...
Leveraging Post-click Feedback for Content Recommendations B) II.