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

Chenghuan Guo

SIGIR 2026可解释性多模态效率与系统
新星分贡献者
40
一作贡献0
核心/参与16
方向广度6
合作网络6
0 一作 · 1 篇 · 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

1
作者位次 #2/6SIGIR 2026Oral· Information Retrieval (Full)

Multi-modal Relational Item Representation Learning for Inferring Substitutable and Complementary Items

Junting Wang · Chenghuan Guo · Yang Jiao · Yanhui Guo · Hari Sundaram · Yan Gao

摘要

We study the problem of inferring substitutable and complementary items, which underpins applications such as alternative and follow-up purchase suggestions. Existing approaches typically learn from behavior-derived item-item associations using GNNs or leverage item content alone. However, these...

可解释性多模态效率与系统OpenReview

常见合作者