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Lu Fan

KDD 2026SIGIR 2026评测与基准可解释性强化学习与后训练多模态检索与知识
新星分新星
65
一作贡献30
核心/参与9
方向广度13
合作网络6
1 一作 · 2 篇 · KDD 2026 / SIGIR 2026

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2026 顶会论文

2
一作SIGIR 2026Poster· Information Retrieval (Industry)

Full Retraining, Incremental Fine-tuning, and Hybrid Serving: Model Updating and Serving for Industrial Generative Recommender Systems

Lu Fan · Qijiong Liu · Zhongzhou Liu · Guoyuan An · Wei Guo · Yong Liu · Xiao-Ming Wu

摘要

Generative recommendation casts recommendation as conditional sequence generation over text- or token-based representations and has shown strong promise in industrial systems. However, keeping such models up to date in dynamic environments is difficult: full retraining on sliding windows is expen...

评测与基准可解释性强化学习与后训练OpenReview

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