Enhong Chen

Ein neues Framework verbessert die Nutzerempfehlungen für verschiedene Interessen.

Ein neues Framework konzentriert sich darauf, die Datenqualität für bessere Empfehlungen zu verbessern.

Das CELL-Framework verbessert die Auswahl von Feature-Interaktionen für personalisierte Empfehlungen.

Ein neues Framework verbessert die Empfehlungen für Nutzer mit begrenzter Historie.

ConSoR verbessert das Verständnis von sozialen Verbindungen durch die Analyse visueller Kontexte.

Effektive Datenauswahl verbessert die Leistung bei grossen Sprachmodellen.

Untersuchen, wie Online-Bewertungen Verbraucher irreführen können und Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit.

Eine neue Methode für Agenten, um Optionen effizient auszuwählen und Belohnungen zu maximieren.

Ein neues Modell verbessert die Effizienz und Genauigkeit von Empfehlungssystemen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Verarbeitung von Videodaten, während die Leistung in Echtzeitanwendungen erhalten bleibt.

Neue Modelle verbessern Produktempfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten.

Entdecke, wie Datenqualität Empfehlungssysteme verbessert und so das Nutzererlebnis steigert.

Knoten arbeiten zusammen, um das Lernen ohne einen zentralen Server zu verbessern.

Forscher entdecken Einblicke in das Lernen von KI durch Beispiele in Mathe.

NHL bietet effiziente Bildersuche mit unterschiedlichen Hash-Code-Längen.

Fortschritte bei der Tabellenkennung mit VLLMs verbessern die Leistung bei minderwertigen Bildern.