SK Telecom一项可更精准识别用户真实偏好的AI推荐模型研究成果，近日亮相国际顶级学术会议ICLR 2026，展示了公司在推荐算法领域的技术能力。
SK Telecom于28日表示，公司已在ICLR 2026公开相关论文成果。ICLR与NeurIPS、ICML并列为全球三大AI学术会议，其研究成果通常被视为产业落地和后续研发的重要参考。
此次研究的核心，是SK Telecom自研的“冲突偏好优化”（C-APO）技术。该技术可从用户行为数据中识别并削弱相互冲突的偏好干扰，从而更准确地判断用户真正想要的商品或内容。
在研究中，长期、反复出现的用户行为模式被定义为“一致偏好”，短期点击或一次性使用行为则被归为“表面偏好”。当两类偏好方向一致时，模型会提高相关训练权重；若两者发生冲突，则将其视为噪声并下调权重。
SK Telecom举例称，如果用户平时主要消费浪漫题材内容，但偶尔观看一次动作电影，C-APO可以减少这类短期行为对推荐结果的干扰，避免系统偏离用户长期偏好。与此同时，该技术也有助于提升推荐结果的可解释性，进而增强AI推荐服务的可信度。
SK Telecom计划后续将该技术应用于Agent推荐系统。该系统由“使用情境解读—推荐候选生成—结果验证与调整”三个阶段构成，各环节将协同完成推荐流程。
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Jin-ho Lee
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