Informática - Recuperación de información

Un nuevo método mejora las recomendaciones al abordar los intereses del usuario y el ruido.

OPAL ofrece sugerencias de videos personalizadas según los intereses del usuario.

Este estudio analiza cómo las plataformas promueven sus propios productos en los resultados de búsqueda.

ChatQA 2 mejora el rendimiento en el procesamiento de textos largos y tareas de recuperación.

Un nuevo sistema que combina análisis de texto e imagen para combatir la desinformación.

HeCiX-KG une datos de ensayos clínicos con ideas biológicas para mejorar el desarrollo de medicamentos.

Un sistema que mejora la búsqueda de información aclarando las preguntas de los usuarios.

Un nuevo marco mejora el proceso de verificar reclamos relacionados con el tiempo en línea.

Este estudio resalta la importancia de la granularidad del conjunto de datos para mejorar los sistemas de recuperación de imagen-texto.

Una nueva base de conocimientos para búsquedas de patentes químicas tiene como objetivo mejorar la extracción de reacciones.

Estandarizar criterios puede mejorar las herramientas de IA para detectar carcinoma basocelular.

Un método para mejorar cómo los investigadores exploran y entienden la literatura científica.

Este artículo habla sobre cómo el razonamiento de LLM mejora los sistemas de recomendación y presenta Rec-SAVER.

MoRSE ofrece apoyo oportuno y preciso para los profesionales de ciberseguridad que navegan por amenazas complejas.

Este documento presenta un nuevo método para valorar datos centrados en las preferencias de los usuarios.

Explorando el cambio de productos punto a similitudes aprendidas para una mejor recuperación.

Nuevas estrategias buscan mejorar los conjuntos de datos sintéticos para una mejor transcripción de drums.

SCALL ajusta los tamaños de incrustación para mejorar las recomendaciones usando menos memoria.

Un nuevo método mejora el descubrimiento de áreas densas en gráficos complejos.

Presentamos una herramienta flexible para crear datos sintéticos realistas para sistemas de recomendación.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de clics al analizar las interacciones de los usuarios a lo largo del tiempo.

Un enfoque estructurado para encontrar relaciones espaciales significativas en campos diversos.

Explora las interacciones de los usuarios en Bluesky Social a través del dataset de BlueTempNet.

Un nuevo método mejora la localización de errores a través de la división dinámica y el aprendizaje de ejemplos difíciles.

Explora un nuevo método para un aprendizaje activo efectivo en situaciones de datos limitados.

Una mirada a cómo identificar patrones de colocalización regional y minimizar los falsos descubrimientos.

Un nuevo método mejora los sistemas de recomendación creando mensajes personalizados para los usuarios.

Un nuevo método mejora la recuperación de estudios médicos basados en niveles de evidencia.

Este estudio propone una forma clara de evaluar la dificultad de la música para los educadores.

Un enfoque novedoso para rastrear y analizar el tráfico de vida silvestre en línea.

Usando marcas de relevancia generadas por IA para evaluar de manera eficiente los sistemas de recuperación de información.

Una herramienta que convierte datos RDF en formatos utilizables para el aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora la recuperación de casos legales y las predicciones de resultados.

Un nuevo método mejora la diversidad y precisión de las noticias a través de mejores recomendaciones.

Un nuevo modelo mejora la generación de música usando tokens compuestos y decodificación secuencial.

Explorando cómo los datos multimodales mejoran las recomendaciones de productos en Taobao.

Graphite ofrece recomendaciones de frases clave eficientes y relevantes para vendedores en línea.

Nuevos enfoques mejoran la seguridad y efectividad de los sistemas de ranking en servicios en línea.

Un nuevo método mejora la coincidencia de libros para catálogos de bibliotecas usando técnicas avanzadas.

Nuevos métodos de entrenamiento mejoran los LLMs para sugerencias de productos en línea más chidas.