Paper-推薦系統

閱讀 Electronic Markets 2026 論文 Enhancing e-commerce recommendations: A mechanism to detect and mitigate spam reviews。交大資管團隊探討如何利用深度學習從語意與情緒特徵偵測假評論，確保只有可信資料進入推薦系統。這對於我們設計 LLM Agent 時堅持「數字必須來自系統查詢，確保輸入可信」的防幻覺原則，提供了絕佳的理論呼應。

閱讀 ACM 2018 論文 HOP-Rec: High-Order Proximity for Implicit Recommendation。探討在推薦系統中，如何透過隨機漫步技術捕捉使用者與商品間的高階（間接）互動關係，以此提升推薦的準確性。

閱讀 ACM 2017 論文 ICE: Item Concept Embedding via Textual Information。回顧推薦系統的經典方法，探討如何利用商品的文字描述，學習出蘊含商品概念的 Embedding 向量，進而解決冷啟動問題。