GenAIECommerce 2025 - Workshop on Generative AI for E-Commerce
Paper Presentation: Mind the Gap: Bridging Behavioral Silos with LLMs in Multi-Vertical Recommendations
Enhancing Related Searches Recommendation system by leveraging LLM Approaches
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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
Enhancing Related Searches Recommendation system by leveraging LLM Approaches
2504.01403.
한줄 요약 OneSearch 는 Kuaishou가 제안한 e-commerce search용 end-to-end generative retrieval framework이다.
Leveraging Post-click Feedback for Content Recommendations B) II.
Pareto Efficient 추천을 위한 framework 를 제안했다. two-step Pareto efficient 최적화 알고리즘 제안.
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...
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.
CTR prediction 연구에서 공통된 평가 방식이나 표준화된 벤치마크가 부족하다. 다양한 모델들에 대하여 벤치마크를 진행하였고, 해당 결과나 진행한 코드는 reproducible 하도록 공개하였다.
A Survey on AI Search with Large Language Models preprints.org/frontend/manuscript/79453d62cbbfce9ac42239071098a3d9/download pub B) References GitHub -...
핵심 요약 광고 클릭 후 전환(구매, 앱 설치)까지 시간 지연이 발생하고, 하나의 클릭이 여러 번의 전환으로 이어질 수 있는 문제를 해결하는 모델.
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...