paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
SH

Sungrae Hong

CVPR 2026SIGIR 2026多模态对齐与偏好可解释性评测与基准
新星分新星
59
一作贡献30
核心/参与5
方向广度11
合作网络3
1 一作 · 2 篇 · CVPR 2026 / SIGIR 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

2
作者位次 #3/5SIGIR 2026Poster· Information Retrieval (Short)

Every Preference Has Its Strength: Injecting Ordinal Semantics into LLM-Based Recommenders

Jiwon Jeong · Donghee Han · Sungrae Hong · Woosung Kang · Mun Yong Yi

摘要

Recent work has shown that large language models (LLMs) can enhance recommender systems by integrating collaborative filtering (CF) signals through hybrid prompting. However, most existing CF-LLM frameworks collapse explicit ratings into implicit or positive-only feedback, discarding the ordinal...

对齐与偏好可解释性评测与基准OpenReview

常见合作者