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SIGIR
2021–2025 確定版
Web, Data Mining & Information Retrieval
2025 · 239 papers
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- A Generalised and Adaptable Reinforcement Learning Stopping Method
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Knowledge Extraction Framework on Cyber Threat Reports with Enhanced Security Profiles
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Learnable Fully Interacted Two-Tower Model for Pre-Ranking System
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A New HOPE: Domain-agnostic Automatic Evaluation of Text Chunking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Pattern-Driven Information Diffusion Prediction Model Based on Multisource Resonance and Cognitive Adaptation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified Retrieval Framework with Document Ranking and EDU Filtering for Multi-document Summarization
- ARC: Approximate Relevant Clip Query in Large-Scale Video Repositories
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AV-NAS: Audio-Visual Multi-Level Semantic Neural Architecture Search for Video Hashing
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Action First: Leveraging Preference-Aware Actions for More Effective Decision-Making in Interactive Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AdSight: Scalable and Accurate Quantification of User Attention in Multi-Slot Sponsored Search
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AdaRPT: An Adaptive Rule Pattern Transfer Model for Fully Inductive Knowledge Graph Reasoning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Graph Integration for Cross-Domain Recommendation via Heterogeneous Graph Coordinators
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Structure Learning with Partial Parameter Sharing for Post-Click Conversion Rate Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive User Dynamic Interest Guidance for Generative Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Addressing Missing Data Issue for Diffusion-based Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Advancing Ship Re-Identification in the Wild: The ShipReID-2400 Benchmark Dataset and D2InterNet Baseline Method
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Agentic Feedback Loop Modeling Improves Recommendation and User Simulation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AlphaFuse: Learn ID Embeddings for Sequential Recommendation in Null Space of Language Embeddings
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- An Empirical Study of Evaluating Long-form Question Answering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Are Generative AI Agents Effective Personalized Financial Advisors?
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日本大学: 東京大学
- Ask and Retrieve Knowledge: Towards Proactive Asking with Imperfect Information in Medical Multi-turn Dialogues
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- BALI: Enhancing Biomedical Language Representations through Knowledge Graph and Language Model Alignment
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Balancing Self-Presentation and Self-Hiding for Exposure-Aware Recommendation Based on Graph Contrastive Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond General Alignment: Fine-Grained Entity-Centric Image-Text Matching with Multimodal Attentive Experts
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond Whole Dialogue Modeling: Contextual Disentanglement for Conversational Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boosting Discriminability for Robust Multimodal Entity Linking with Visual Modality Missing
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boosting Retrieval-Augmented Generation with Generation-Augmented Retrieval: A Co-Training Approach
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- BotBR: Social Bot Detection with Balanced Feature Fusion and Reliability-Enhanced Graph Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Brain Image Reconstruction with Retrieval-Augmented Diffusion
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Lens of the Telescope: Online Relevance Estimation over Large Retrieval Sets
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridge the Domains: Large Language Models Enhanced Cross-domain Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Interests and Truth: Towards Mitigating Fake News with Personalized and Truthful Recommendations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Personalization and Control in Scientific Personalized Search
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Short Videos and Streamers with Multi-Graph Contrastive Learning for Live Streaming Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Gap: From Ad-hoc to Proactive Search in Conversations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CD-CDR: Conditional Diffusion-based Item Generation for Cross-Domain Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CDC: Causal Domain Clustering for Multi-Domain Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CG-RAG: Research Question Answering by Citation Graph Retrieval-Augmented LLMs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CIRAG: Retrieval-Augmented Language Model with Collective Intelligence
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CLIP-AdaM: Adapting Multi-view CLIP for Open-set 3D Object Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- COHESION: Composite Graph Convolutional Network with Dual-Stage Fusion for Multimodal Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CORONA: A Coarse-to-Fine Framework for Graph-based Recommendation with Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CSE-SFP: Enabling Unsupervised Sentence Representation Learning via a Single Forward Pass
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CSMF: Cascaded Selective Mask Fine-Tuning for Multi-Objective Embedding-Based Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CSRec: Rethinking Sequential Recommendation from A Causal Perspective.
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can LLMs Enhance Fairness in Recommendation Systems? A Data Augmentation Approach
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Clarifying Ambiguities: on the Role of Ambiguity Types in Prompting Methods for Clarification Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Class Activation Values: Lucid and Faithful Visual Interpretations for CLIP-based Text-Image Retrievals
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Classifying Term Variants in Query Formulation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoDIME: A Counterfactual Approach for Dimension Importance Estimation through Click Logs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoMaPOI: A Collaborative Multi-Agent Framework for Next POI Prediction Bridging the Gap Between Trajectory and Language
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaboration and Controversy Among Experts: Rumor Early Detection by Tuning a Comment Generator
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Diffusion Models for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Combining Evidence and Reasoning for Biomedical Fact-Checking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Comprehending Knowledge Graphs with Large Language Models for Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Comprehensive List Generation for Multi-Generator Reranking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Constrained Auto-Regressive Decoding Constrains Generative Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Origin Tracing of LLM-Generated Text
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Text-to-Video Retrieval with Frame Fusion and Task-Aware Routing
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAR: Dimension-Adaptive Recommendation with Multi-Granular Noise Control
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DARLR: Dual-Agent Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems with Dynamic Reward
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIFF: Dual Side-Information Filtering and Fusion for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DLF: Enhancing Explicit-Implicit Interaction via Dynamic Low-Order-Aware Fusion for CTR Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data Augmentation as Free Lunch: Exploring the Test-Time Augmentation for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DePro: Domain Ensemble using Decoupled Prompts for Universal Cross-Domain Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Denoising Multi-Interest-Aware Logical Reasoning for Long-Sequence Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Designing Search Engine Result Pages for Immersive Virtual Reality: Insights from Eye-Tracking and User Perception Data
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiSCo: LLM Knowledge Distillation for Efficient Sparse Retrieval in Conversational Search
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion Augmented Retrieval: A Training-Free Approach to Interactive Text-to-Image Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion-based Multi-modal Synergy Interest Network for Click-through Rate Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Graph Debiasing for Next POI Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangling and Generating Modalities for Recommendation in Missing Modality Scenarios
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributionally Robust Optimization for Unbiased Learning to Rank
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diversity-aware Dual-promotion Poisoning Attack on Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Document Screenshot Retrievers are Vulnerable to Pixel Poisoning Attacks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Time-aware Continual User Representation Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficiency Unleashed: Inference Acceleration for LLM-based Recommender Systems with Speculative Decoding
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficiency and Effectiveness of LLM-Based Summarization of Evidence in Crowdsourced Fact-Checking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Re-ranking with Cross-encoders via Early Exit
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Recommendation with Millions of Items by Dynamic Pruning of Sub-Item Embeddings
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Embracing Plasticity: Balancing Stability and Plasticity in Continual Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Empowering Large Language Model Agent through Step-Level Self-Critique and Self-Training
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Cross-Domain Recommendation with Plug-In Contrastive Representations from Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Homophily in Heterogeneous Graph Contrastive Learning via Connection Strength and Multi-view Self-Expression
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing New-item Fairness in Dynamic Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing the Patent Matching Capability of Large Language Models via the Memory Graph
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring the Escalation of Source Bias in User, Data, and Recommender System Feedback Loop
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FIM: Frequency-Aware Multi-View Interest Modeling for Local-Life Service Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Recommendation with Biased-Limited Sensitive Attribute
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fairness-Aware Classification over Incomplete Data
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FashionDPO:Fine-tune Fashion Outfit Generation Model using Direct Preference Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedCIA: Federated Collaborative Information Aggregation for Privacy-Preserving Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FiRE: Enhancing MLLMs with Fine-Grained Context Learning for Complex Image Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flow-guided Direct Preference Optimization for Knowledge Graph Reasoning with Trees
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Knowledge Forgetting to Accumulation: Evolutionary Relation Path Passing for Lifelong Knowledge Graph Embedding
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Gaming for Boundary: Elastic Localization for Frame-Supervised Video Moment Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- General Neural Embedding for Sequence Distance Approximation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generating Difficulty-aware Negative Samples via Conditional Diffusion for Multi-modal Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generative Auto-Bidding with Value-Guided Explorations
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）