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JF

Junchen Fu

ECCV 2026SIGIR 2026对齐与偏好多模态社会与人本数据与预训练检索与知识
新星分新星
70
一作贡献40
核心/参与5
方向广度13
合作网络9
1 一作 · 2 篇 · ECCV 2026 / SIGIR 2026

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2026 顶会论文

2
一作SIGIR 2026Oral· Information Retrieval (Full)

Differentiable Semantic ID for Generative Recommendation

Junchen Fu · Xuri Ge · Alexandros Karatzoglou · Ioannis Arapakis · Suzan Verberne · Joemon M. Jose · Zhaochun Ren

摘要

Generative recommendation provides a novel paradigm in which each item is represented by a discrete semantic ID (SID) learned from rich content. Most methods treat SIDs as predefined and train recommenders under static indexing. In practice, SIDs are optimized only for content reconstruction rath...

数据与预训练对齐与偏好检索与知识OpenReview

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