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对话式音乐推荐：先多路召回再学着信任哪一路
该挑战要求在多轮对话下同时给出前 20 首排序和有依据的回复，最强可复述证据是多路候选加保留来源证据的学习排序在受控对比中提升 nDCG，而冷启动与模糊单目标仍是主要代价。
音乐推荐
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最近却不中意：用声音与语境二分把专家否决送进共享检索栈
在只用内容与专家判断、不吃听众行为的音乐发现栈上，论文把 38.17% 否决拆为声音与语境两类并分别送入候选过滤与表征重加权，两轮 1200 次评审把否决率降到 28.83%，但两次机制同批上线因而只能做算术归因。
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icmc-2026 论文深度解读
共收录 60 篇 icmc-2026 会议论文的 Reader 深度解读
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同一首交响乐为何听感不同：指挥与乐团谁在主导相似性
该研究以贝多芬第七与柴可夫斯基第五的 55 加 71 个演奏版本为对象，用声学特征加 VGGish 嵌入与五种元数据分组加戴维斯博尔丁指数检验相似性来源，最强证据是指挥主导速度响度而乐团在特定乐章主导音色，代价是录音环境未统一与因果解释仍需专家验证。
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当乐评人说两位歌手很像，声音本身答应吗？
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Multi-Modal Semantic Expansion with Constrained LLM Reranking for Conversational Music Recommendation
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Computational Features for Symbolic Melody Analysis
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Efficient, Property-Aligned Fan-Out Retrieval via RL-Compiled Diffusion
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Multimodal Music Recommendation System using LLMs
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Affective Music Recommendation: A Rollout-Based World Model for Offline Preference Optimization
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ICASSP 2026 - 音乐推荐
共 1 篇 ICASSP 2026 音乐推荐 方向论文
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MusiCRS: Benchmarking Audio-Centric Conversational Recommendation
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