🥇第一篇论文探讨利用深度学习整合广告拍卖和混排。通过深度学习技术，旨在实现更高效的广告投放和内容展示，为用户提供更精准的信息和更好的体验。

🎯第二篇论文扩展定义全用户纵向联邦推荐范式，首次提出基于检索增强的纵向联邦推荐框架ReFer，有效解决跨域特征缺失问题，提升推荐系统的性能和效果。

🌟第三篇论文提出新颖的解耦对比超图学习框架，并应用于下一个兴趣点推荐任务中，为兴趣点推荐提供了新的思路和方法。

本文精选了美团技术团队被SIGIR 2024收录的3篇论文进行解读，第一篇论文围绕如何利用深度学习，来整合广告拍卖和混排；第二篇论文扩展定义了全用户纵向联邦推荐范式，并首次提出基于检索增强的纵向联邦推荐框架ReFer，解决了跨域特征缺失问题；第三篇论文提出了一种新颖的框架——解耦对比超图学习，并应用于下一个兴趣点推荐任务中。