Разбор RecSys 2024 от VK AI Community: 2 часть

Программа: 

• Кирилл Хрыльченко, Руководитель группы исследования перспективных рекомендательных технологий, Яндекс: Bridging the Gap: Unpacking the Hidden Challenges in Knowledge Distillation for Online Ranking Systems 
• Роман Логойда, ML инженер AI VK: Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations
• Алексей Васильев, Team Lead команды RecSys в Sber AI Lab: Cross-Domain Latent Factors Sharing via Implicit Matrix Factorization
• Данил Гусак, ML Researcher, Сколтех и ВШЭ: Scalable Cross-Entropy Loss for Sequential Recommendations with Large Item Catalogs
• Александр Милоградский, Ведущий Исследователь-разработчик Т-Банка: Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline
• Сергей Ермилов, ML инженер AI VK: On Interpretability of Linear Autoencoders
• Роман Болозовский, ML инженер AI VK: The Role of Unknown Interactions in Implicit Matrix Factorization — A Probabilistic View
• Александр Подвойский, ML инженер AI VK: beeFormer: Bridging the Gap Between Semantic and Interaction Similarity in Recommender Systems
• Олег Сапрыкин, ML инженер AI VK: A Multi-modal Modeling Framework for Cold-start Short-video Recommendation
• Николай Анохин, Ведущий специалист по ML AI VK: Low Rank Field-Weighted Factorization Machines for Low Latency Item Recommendation

Подробности.