2024推荐系统大厂顶会工作整理

主要观点总结

这篇文章汇总了头部大厂在顶会发布的推荐系统领域工作，涉及大模型、冷启动、消偏、多场景、多任务、多模态、兴趣建模、模型结构优化、CVR预估等11个推荐系统主要优化方向。文章介绍了各大厂在KDD、WWW、WSDM等会议上发表的代表性论文，并详细列举了各个方向的研究内容和相关论文。此外，文章还提到公众号的更新内容和关注方式。

关键观点总结

关键观点1: 文章主要内容和结构

文章汇总了头部大厂的推荐系统领域工作，涉及多个优化方向，包括大模型、冷启动等。文章介绍了各大厂在顶会上的代表性论文，并按照不同的研究方向进行分类。此外，文章还提到了公众号的更新内容和关注方式。

关键观点2: 推荐系统的主要优化方向

文章涉及的推荐系统主要优化方向包括大模型、多模态、冷启动、多场景建模、多任务学习、表示学习、CVR预估、推荐系统消偏、模型结构优化、优化算法和用户兴趣建模等。

关键观点3: 文章的来源和目的

文章转自“圆圆的算法笔记”，旨在汇总过去一年头部大厂在推荐系统领域的顶尖工作，为相关领域的研究者和开发者提供参考。

关键观点4: 公众号的信息

公众号“机器学习与推荐算法”会逐步更新相关领域的详细工作解析，感兴趣的读者可以通过关注公众号获取最新内容。为了及时收到推送，建议将公众号设为星标并常点文末右下角的“在看”。

免责声明