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Junting Wang

KDD 2026SIGIR 2026可解释性多模态效率与系统检索与知识社会与人本
新星分新星
72
一作贡献40
核心/参与9
方向广度13
合作网络9
1 一作 · 2 篇 · KDD 2026 / SIGIR 2026

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2026 顶会论文

2
一作SIGIR 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

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