2025年第36届人工智能顶级会议aaai公布了论文列表，此次会议共收到9251篇论文投稿，9020篇经过审稿，最终录取1349篇，录取率仅为15%。鉴于当前国外疫情的严峻形势，会议将于2月22日至3月1日通过线上方式举办。

与往年相比，今年的录取率显著下降。下图展示了2017年至今的投稿量和录取率，可以看出今年的投稿量激增而录取率极低，形成了鲜明的对比。

关于历年顶级会议论文的分析与整理，请点击下方链接：

AAAI2025推荐系统论文清单
AAAI2025推荐系统论文集锦
CIKM2025推荐系统论文集锦
RecSys2025推荐系统论文集锦

与往年一样，我们对今年接收的论文标题进行了分析，得出以下结论：

深度学习技术依然是热门技术之一；图数据的研究继续受到关注；自监督学习、半监督学习、多智能体、表示学习是主要使用的学习范式；机器学习应用如目标检测、文本分类、语义分割等是当前关注的方向。

完整版清单可从官方网站下载查看。

https://www./link/4011b4f479762db72d1fd2c007c57532

接下来，我们从1349篇论文中精选了15篇与推荐系统相关的论文供大家欣赏（去年的推荐系统论文比例为33/1692），提前了解学术前沿趋势和顶尖学者的最新想法。

1. 元学习在推荐系统在线更新中的应用

   Minseok Kim, Hwanjun Song, Yooju Shin, Dongmin Park, Kijung Shin, Jae-Gil Lee

   https://www./link/788719cc45ba3937014fad2961c6d27b

2. 推荐系统中可微分策略的草图

   Aritra Ghosh, Saayan Mitra, Andrew Lan

   https://www./link/902b29421f11bea0bec33126f1c34112

3. 低通图卷积网络在推荐中的应用

   Wenhui Yu, Zixin Zhang, Zheng Qin

4. 个性化推荐系统中基于偏好的公平性在线认证

   Virginie Do, Sam Corbett-Davies, Jamal Atif, Nicolas Usunier

   https://www./link/362f278d9150aaf7894f586b5682de06

5. 推荐系统中离职强盗模型的流失建模

   Omer Ben-Porat, Lee Cohen, Liu Leqi, Zachary Lipton, Yishay Mansour

6. 时间敏感冷启动推荐的动态元学习模型

   Krishna P Neupane, Ervine Zheng, Yu Kong, Qi Yu

7. 推荐系统中上下文不确定性的上下文强盗应用

   Hao Wang, Yifei Ma, Hao Ding, Yuyang Wan

8. 捆绑推荐的多视图意图分离图网络

   Sen Zhao, Wei Wei, Ding Zou, Xian-Ling Mao

9. 冷启动用户推荐的状态感知多方面兴趣表示网络

   Wanjie Tao, Yu Li, Liangyue Li, Zulong Chen, Hong Wen, Peilin Chen, Tingting Liang, Quan Lu

10. 基于梯度适应的推荐时间跳跃

    Nuttapong Chairatanakul, Hoang NT, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    https://www./link/98c276f81830f180636353e12a56cfbe

11. 多任务推荐中的跨任务知识蒸馏

    Chenxiao Yang, Junwei Pan, Xiaofeng Gao, Tingyu Jiang, Dapeng Liu, Guihai Chen

12. 会话推荐中的误报感知自适应度量学习

    Jongwon Jeong, Jeong Choi, Hyunsouk Cho, Sehee Chung

13. 具有自然语言反馈的离线交互推荐

    Ruiyi Zhang, Tong Yu, Yilin Shen, Hongxia Jin

14. 从探索性用户中学习最佳推荐

    Fan Yao, Chuanhao Li, Denis Nekipelov, Hongning Wang, Haifeng Xu

    https://www./link/0b7361b9b59ab639eb91b016ddb87421

15. 个性化排名模型的校准概率获取

    Wonbin Kweon, SeongKu Kang, Hwanjo Yu

通过整理发现，此次会议接收的推荐系统相关论文主要包括基于元学习的推荐系统2篇，序列推荐5篇，基于强化学习的推荐系统4篇以及冷启动推荐2篇。

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