• 2019年至2023年间，密歇根州西南部地区导致播散性淋病感染的基因相关淋病奈瑟菌菌株的持续存在

  摘要简而言之通俗语言总结背景播散性淋球菌感染（DGI）是淋病奈瑟菌（Ng）感染的一种罕见并发症，历史上影响0.5%至3%的感染者。2019年，在密歇根州西南部发现了一个与ST-7822菌株相关的DGI基因组群。本研究回顾性评估了该菌株的持续存在情况。方法对2019年至2023年间从密歇根州感染部位分离出的90株Ng菌株进行了测序，并进行了抗菌药物敏感性测试。通过系统发育分析来评估其遗传相关性。系统发育分析还包括了370株ST-7822泌尿生殖道和非泌尿生殖道淋球菌感染（UGI）菌株的数据。同时分析了与DGI相关的porB1A等位基因以及抗菌药物耐药性标记。结果系统发育分析确定了7个DGI分支，

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• 2018年至2022年间，在加拿大阿尔伯塔省的性传播感染诊所就诊的同性恋者、双性恋者以及其他男同性恋者中，沙眼衣原体（Chlamydia trachomatis）引起的淋巴肉芽肿 venereum 血清型的流行情况、治疗措施及随访情况

  ```section> 摘要 简而言之 通俗语言总结 背景 在欧洲和北美，据报道男同性恋者、双性恋者以及与男性发生性关系的男性（gbMSM）中出现了淋巴肉芽肿（LGV）的爆发。在加拿大阿尔伯塔省，启动了一项普遍监测计划，以评估在省级性传播感染诊所就诊的gbMSM中的LGV发病率。我们的研究探讨了这些病例的流行病学特征和治疗方法。 方法 我们描述了一项前瞻性、多中心的LGV监测计划，该计划使用了2018年4月至2022年7月期间从3家性传播感染诊所收集的衣原体阳性核酸扩增检测样本。来自直肠、咽部和尿液的衣原体阳性样本被送去做LGV分型。对于确诊为LGV的病例，我

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• 激励性社区梅毒筛查：参与度、筛查效果及成本

  近年来，美国原住民和阿拉斯加原住民社区中梅毒感染率显著上升，尤其是在女性和婴儿群体中。这一现象引发了公共卫生领域的高度关注，因为梅毒不仅影响个体健康，还可能通过母婴传播导致严重的出生缺陷。为应对这一挑战，研究者在南达科他州拉普奇城开展了一项社区为基础的梅毒筛查项目，旨在提高梅毒检测率并促进及时治疗。该项目由大平原部落流行病学中心（GPTEC）与当地非部落医疗机构合作，于2022年12月至2024年6月期间进行了15次社区筛查活动。参与者通过接受免费检测获得现金激励，从而提高参与积极性。结果显示，该项目在1434名不同年龄和性别的参与者中检测出76例新的梅毒感染病例，其中67.1%为女性，总体感

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• CROSS：面向反馈的多模态动态对齐在推荐系统中的应用

  摘要在多模态推荐系统中，对齐多模态内容和ID嵌入至关重要。现有的解决方案通常采用双向对齐范式。我们之前的工作FETTLE通过提出在项目级别进行单向对齐的方法，挑战了这一范式，从而减少了低质量模态的负面影响。然而，FETTLE仍留下了两个未解决的问题：（1）何时采用单向对齐最为合适；（2）如何结合协同信号来增强对齐效果？我们提出了CROSS（面向协同的多模态对齐推荐系统），这是一个即插即用的框架，它在FETTLE的基础上引入了三项重大改进。首先，我们引入了动态项目级对齐机制，该机制通过基于方差的补偿机制动态调整每种模态的“强度”，从而降低在训练初期较弱模态被掩盖的风险。其次，我们开发了多粒度协同

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 喜欢这个内容的人也喜欢……对三十年推荐系统研究的出版物分析

  摘要推荐系统通过向用户推荐符合其需求和偏好的内容来帮助他们做出决策。这类系统的起源可以追溯到20世纪90年代初。1991年，Bellcore公司举办了一场关于“高性能信息过滤”的研讨会，这一活动促使美国计算机协会（ACM）在一年后出版了一期专题期刊。该期刊刊登了一篇关于当时还较为新颖的技术——协同过滤（collaborative filtering）的论文，这项技术成为了随后几年该领域发展的基础。如今，推荐系统已进入第四个发展阶段，我们通过一个包含超过250万篇论文的数据库来回顾这一领域的发展历程，其中涉及5万篇关于推荐系统的核心研究文章。我们利用这个数据库探讨了推荐系统领域的发展及其与其他相

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 好奇还是保守：基于动态好奇心感知的可解释推荐系统

  摘要可解释推荐系统因其能够提升用户信任度和满意度而备受关注。用户的好奇心对推荐结果的准确性和解释的有效性有着重要影响。不同的目标用户具有不同水平的好奇心，而且同一用户的好奇心也会动态变化。然而，现有的技术无法从历史用户-物品交互数据中捕捉到用户的动态好奇心，从而无法实现有效的可解释推荐。在本文中，我们提出了一种新的可解释推荐方法，即动态好奇心感知的可解释推荐（DCER）。具体而言，我们首先提出了一种新的多视图表示学习方法来模拟用户与物品之间的时间序列交互；接着，我们提出了一种基于好奇心的推荐算法，以动态捕捉用户的好奇心，从而提升推荐质量；最后，我们提出了一种自适应的规则引导型混合解释生成策略，

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 用于公益的推荐系统（RS4Good）：使用案例调查及对有意义研究的呼吁

  摘要在推荐系统领域，绝大多数研究工作都致力于开发越来越复杂的推荐模型，同时也消耗了越来越多的计算资源。不幸的是，这些研究大多针对的是非常有限的应用领域，主要是电子商务和媒体推荐。此外，许多模型从未经过用户测试，更不用说实际应用了。因此，学者们所做的这些工作的科学价值、经济价值和社会价值在很大程度上仍然不明确。为了使这些研究产生更大的积极影响，我们认为作为研究社区，我们应该更多地关注那些推荐系统能够为“社会公益”（RS4Good）做出贡献的应用场景。在这篇文章中，我们首先讨论了一些文献中成功将推荐系统应用于社会问题的案例。然后，我们提出了一种范式的转变，这是开展成功的RS4Good研究所必需的，

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 在大规模数据集上评估线性浅层自编码器

  摘要线性浅层自编码器由于结构简单且性能优异，在协同过滤基准测试中受到了广泛关注，这些基准测试用于推荐系统。然而，像EASE这样的模型在处理包含大量项目的数据集时存在扩展性不足的问题。本文通过评估几种可扩展的浅层线性自编码器变体（即最近提出的ELSA和SANSA）在代表实际应用的大规模数据集上的表现，解决了这一限制。我们还提出了进一步改进措施，以提高这些模型在大型、稀疏数据集上的扩展性。我们的评估不仅涵盖了标准的离线和在线性能指标，还考虑了训练时间和内存使用等关键工业因素。通过分析数据稀疏性和目录规模的影响，我们为选择适合特定数据集的模型提供了实用的建议。我们已将源代码、训练日志和详细实验说明发

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 多西环素暴露后预防在一家城市公共性传播疾病诊所中效果显著且被患者高度接受：费城，2019–2023年

  ```section> 摘要 简而言之 通俗语言总结 背景 我们旨在确定多西环素暴露后预防（doxy PEP）在减少费城HIV暴露前预防（HIV PrEP）诊所中与男性发生性行为的男性所患性传播感染（STIs）方面的实际效果。 方法 分析了2019年9月1日至2023年12月31日期间符合条件且接受了或未接受多西环素暴露后预防的HIV PrEP患者的数据。我们采用队列研究设计和Cox模型来估计多西环素暴露后预防与淋病（GC）、衣原体感染（CT）和/或梅毒发生之间的关联。同时，我们还使用交叉设计和Poisson模型来计算多西环素暴露后预防开始前后的个体中各种性传

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• 在中国，参与向男同性恋者分发HIV自检试剂盒的社会网络活动的人员及其接收者

  摘要 简而言之 通俗语言总结 背景 人类免疫缺陷病毒（HIV）自我检测（HIVST）试剂盒的二次分发是一种有前景的策略，可以扩大与男性发生性关系的男性（MSM）中的检测范围。我们比较了试剂盒分发者（指数参与者）和接收者的特征，并确定了HIV检测和试剂盒分发的预测因素。 方法 我们分析了2019年至2020年中国珠海市针对MSM进行的随机对照试验的数据。回归模型确定了HIV检测和试剂盒分发的预测因素。

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• 在急诊科实施支持中性态度对待HIV患者的医疗体系

  摘要 简而言之 通俗语言总结 目的 评估基于电子病历（EMR）的性传播感染（STI）诊疗流程对人类免疫缺陷病毒（HIV）检测率以及急诊科（ED）中中性态度的HIV护理接受度的影响。 方法 我们开发并实施了一套集成到EMR中的STI诊疗流程，以简化HIV检测和中性态度的护理流程。研究对象的就诊时间范围为2022年4月至2023年12月，这些患者接受了衣原体或淋病的检测。我们通过调查了解临床医生对该流程的采纳情况

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• “这是一次非常解放的经历”：多西环素用于暴露后预防性传播感染，以及男同性恋者在使用该药物后所获得的性愉悦体验

  摘要 通俗语言总结 背景 愉悦是性决策过程中的一个关键因素。多西环素暴露后预防（doxy-PEP）是一种针对男同（MSM）的新型干预措施，旨在预防性传播感染，这可能会影响他们的性体验。我们利用性健康模型来评估doxy-PEP的使用是否会影响男同之间的亲密关系和性愉悦感。 方法 2021年11月至2022年12月期间，我们对参加doxy-PEP临床试验（NCT03980223）的男同进行了个体访谈，这些参与者中有些人感染了H

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2025-11-08

• MBASR：一种用于序列推荐中多行为数据增强的通用框架

  摘要多行为序列推荐（MBSR）通过捕捉序列模式和行为异质性来模拟用户的多方面偏好，已展现出良好的效果。尽管这些方法很有效，但由于现实世界场景中数据本身的稀疏性，它们的性能往往会出现下降。当前推荐系统中的数据增强方法主要关注单行为建模，未能充分考虑用户在不同类型行为中的偏好表达多样性。此外，传统的增强策略在样本生成过程中可能会引入噪声或无关模式，从而可能扭曲下一项的预测任务。为了解决这些挑战，我们提出了一个名为“多行为数据增强用于序列推荐”（MBASR）的新颖通用框架。具体来说，我们提出了五种基于行为意识的数据增强操作，这些操作是根据子序列内部及子序列之间的交互设计的，用于生成多样且丰富的训练样

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• SM-RS 2.0：用户对单目标和多目标推荐系统的感知质量

  摘要推荐系统（RS）依赖于用户与物品之间的交互数据来生成有效的推荐结果。最初，推荐系统仅旨在预测物品的相关性，但随着时间的推移，其他（与相关性无关的）质量标准也受到了越来越多的关注。如今，多样性、新颖性、公平性或偶然性等目标已成为推荐系统研究的中心内容，同时也是实际应用系统中的核心组成部分。为了朝着这些目标前进，系统必须了解用户如何看待这些目标，他们在推荐中需要这些目标的程度，以及他们如何评估结果在这些目标方面的满足程度。然而，目前尚不存在一个能够涵盖所有必要信息的公开可用的数据集。这导致算法设计和评估处于一种“半盲”的状态，即无法从用户的角度验证各个目标的重要性或用于评估这些目标的指标。为了

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 算法式内容推荐系统设计的比较研究

  摘要社交媒体平台在向用户推送内容时高度依赖算法驱动的推荐系统。与学术界通常研究的内容推荐系统不同，社交媒体的推荐算法涉及多方利益相关者，其设计目标主要是提升用户的使用频率，而非内容的相关性或用户对内容的偏好。推荐算法的运作方式以及向用户推荐的具体内容，正受到公众和立法者的越来越多的关注。为应对这种监督，各大公司提高了自身系统的透明度，尤其是推荐算法的透明度。为了便于对比这些新公开的系统，我们通过对原始文档进行定性分析来研究社交媒体推荐算法。我们的研究揭示了不同应用程序所做出的关键设计决策，以及这些决策所带来的算法特性。研究重点包括推荐内容的筛选方式、用于排序的算法功能、四种核心算法特性，以及能

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 重新审视LightGCN：意料之外的僵化性、不一致性，以及改进推荐系统的解决方案

  摘要图神经网络（GNNs）已成为推荐系统中的有效工具。在各种GNN模型中，LightGCN以其简洁性和出色的性能而脱颖而出。其高效性使其在包括社交、捆绑产品和多媒体推荐在内的不同领域得到了广泛应用。在本文中，我们深入研究了LightGCN的机制，重点关注了其用于缩放嵌入、聚合邻居以及跨层池化嵌入的策略。我们的分析表明，与基于其设计的预期相反，LightGCN在应用于实际数据时存在灵活性不足和一致性问题。我们推出了LightGCN++，这是对LightGCN的改进版本，旨在解决上述局限性。LightGCN++引入了灵活的嵌入范数缩放和邻居权重机制，并采用了一种定制的方法来处理逐层池化嵌入，以解决

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 推荐适用对象：共同设计用于实现社会公益的推荐系统 推荐不适用对象：单独开发不涉及社会公益目标的推荐系统

  摘要推荐系统通常由工程师、研究人员、设计师以及开发团队的其他成员共同设计。这些系统的评估依据是开发团队及运营推荐系统的平台其他业务部门设定的目标。这种设计方法侧重于设计师对系统如何最好地服务于用户、提供商、企业及其他利益相关者利益的构想。尽管设计师通过用户体验和市场研究能够充分了解用户需求，但在系统的设计和评估过程中，他们仍占据主导地位，而其他利益相关者的意见往往被忽视。当将这种设计方法应用于旨在促进社会福祉的推荐系统时，最终得到的系统往往只是反映了设计师自身的社会目标及其对目标的解读。实际上，社会目标及其实现方式应通过参与式和民主化的过程来制定，以确保这些过程对所有利益相关者负责。我们认为，

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 塑造可持续的旅游体验：模拟推荐显著性（Recommendation Salience）的影响

  摘要为了促进更加可持续的旅游业发展，例如鼓励游客参观较少有人流量和拥挤的旅游景点（POIs），推荐系统必须能够影响游客的偏好，并最终改变他们的行为习惯。这可以通过推荐那些要么是游客尚未知晓但具有价值的景点，要么是游客已知但描述得更加引人注目和有吸引力的景点来实现。在像我们研究关注的小型旅游城市这样的环境中，由于游客已经熟悉当地的旅游资源，推荐系统通常不会引入全新的景点。因此，影响游客行为的主要方法是提高被推荐景点的吸引力，而在我们的应用场景中，这些景点往往也是人流量较小的。虽然有多种技术可以提升推荐的吸引力（例如提供解释），但本文并未探讨具体的提升方法。相反，我们关注的问题是：某种程度的吸引力

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 利用图变换器统一孤立进程以提升多模态推荐效果

  摘要随着在线多媒体服务的快速发展，尤其是在电子商务平台上，迫切需要能够有效编码与每个商品相关联的多样化多模态内容的个性化推荐系统。然而，我们认为现有的顶级$k$多模态推荐系统通常采用孤立的过程来进行特征提取和模态编码。这种孤立的过程可能会损害推荐效果。首先，孤立的提取过程低估了有效特征提取在多模态推荐中的重要性，可能会引入不相关的信息，这对商品表示不利。其次，由于每种模态都是单独处理的，孤立的模态编码过程会产生不连贯的商品模态嵌入，从而导致用户/商品表示的融合效果不佳，从而无法准确预测用户偏好。我们假设，使用一个统一的模型来解决上述两个孤立过程的问题，将能够实现多模态特征的一致提取和有效融合，

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 一种利用深度耦合自编码器的跨域推荐系统

  摘要长期存在的数据稀疏性和冷启动问题是推荐系统面临的棘手且令人困惑的难题。跨域推荐作为一种领域适应框架，通过利用多个领域中的信息，有效解决了这些具有挑战性的问题。在本研究中，我们探讨了一个项目级相关性的跨域推荐任务，其中源领域和目标领域包含共同的项目。此外，还考虑了一个用户级相关性的场景，即这两个相关领域包含共同的用户。针对这些场景，我们提出了两种基于耦合自编码器的深度学习方法用于跨域推荐。第一种方法旨在同时学习一对自编码器，以揭示源领域和目标领域中的内在表示，并通过一个耦合映射函数来模拟这些表示之间的非线性关系。第二种方法基于一个新的联合正则化优化问题构建，它使用两个自编码器以深度和非线性的

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

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