論文の概要: WarpRec: Unifying Academic Rigor and Industrial Scale for Responsible, Reproducible, and Efficient Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17442v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 15:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.120243
• Title: WarpRec: Unifying Academic Rigor and Industrial Scale for Responsible, Reproducible, and Efficient Recommendation
• Title（参考訳）: WarpRec: 責任、再現性、効率的な勧告のための学術的リゴールと産業規模の統合
• Authors: Marco Avolio, Potito Aghilar, Sabino Roccotelli, Vito Walter Anelli, Chiara Mallamaci, Vincenzo Paparella, Marco Valentini, Alejandro Bellogín, Michelantonio Trizio, Joseph Trotta, Antonio Ferrara, Tommaso Di Noia,
• Abstract要約: 本稿では、Recommender Systemsの高性能フレームワークであるWarpRecを紹介する。 これには最先端のアルゴリズム、40のメトリクス、19のフィルタリングと分割戦略が含まれている。 このフレームワークは、リアルタイムエネルギー追跡のためにCodeCarbonを統合することで、生態的な責任を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.17743551493722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Innovation in Recommender Systems is currently impeded by a fractured ecosystem, where researchers must choose between the ease of in-memory experimentation and the costly, complex rewriting required for distributed industrial engines. To bridge this gap, we present WarpRec, a high-performance framework that eliminates this trade-off through a novel, backend-agnostic architecture. It includes 50+ state-of-the-art algorithms, 40 metrics, and 19 filtering and splitting strategies that seamlessly transition from local execution to distributed training and optimization. The framework enforces ecological responsibility by integrating CodeCarbon for real-time energy tracking, showing that scalability need not come at the cost of scientific integrity or sustainability. Furthermore, WarpRec anticipates the shift toward Agentic AI, leading Recommender Systems to evolve from static ranking engines into interactive tools within the Generative AI ecosystem. In summary, WarpRec not only bridges the gap between academia and industry but also can serve as the architectural backbone for the next generation of sustainable, agent-ready Recommender Systems. Code is available at https://github.com/sisinflab/warprec/
• Abstract（参考訳）: 現在Recommender Systemsのイノベーションは、インメモリ実験の容易さと、分散産業用エンジンに必要なコストのかかる複雑な書き換えを、研究者が選択しなければならない、破壊的なエコシステムによって妨げられている。 このギャップを埋めるために、我々はWarpRecという高性能なフレームワークを紹介します。 50以上の最先端アルゴリズム、40のメトリクス、19のフィルタリングと分割戦略が含まれており、ローカル実行から分散トレーニングと最適化へシームレスに移行している。 このフレームワークは、リアルタイムエネルギー追跡のためにCodeCarbonを統合することで、生態的な責任を強制し、スケーラビリティが科学的完全性や持続可能性の犠牲になる必要はないことを示した。 さらに、WarpRecはAgentic AIへの移行を期待しており、Recommender Systemsは静的ランキングエンジンからGenerative AIエコシステム内のインタラクティブツールへと進化する。 要約すると、WarpRecは学術と産業のギャップを埋めるだけでなく、持続可能なエージェント対応のRecommender Systemsのアーキテクチャのバックボーンとしても機能します。 コードはhttps://github.com/sisinflab/warprec/で入手できる。

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