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

Hemanth Velaga

KDD 2026SIGIR 2026检索与知识强化学习与后训练评测与基准对齐与偏好
新星分贡献者
47
一作贡献0
核心/参与18
方向广度11
合作网络6
0 一作 · 2 篇 · KDD 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 #3/4SIGIR 2026Oral· Information Retrieval (Industry)

Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments

Evangelia Christakopoulou · Vivekkumar Patel · Hemanth Velaga · Sandip Gaikwad

摘要

Large-scale commercial search systems optimize for relevance to drive successful sessions that help users find what they are looking for. To maximize relevance, we leverage two complementary objectives: behavioral relevance (results users tend to click or download) and textual relevance (a result...

检索与知识强化学习与后训练评测与基准OpenReview

常见合作者