Informática - Recuperación de información

Un método para mejorar las recomendaciones de productos en las compras en línea mediante un mejor uso de los datos.

TRAD mejora cómo los agentes eligen y utilizan ejemplos para tomar mejores decisiones.

Aprende cómo el aprendizaje auto-supervisado mejora los sistemas de recomendaciones al tener en cuenta las preferencias de los usuarios.

Una mirada al papel de las redes sociales en la formación del discurso público y la desinformación.

Un nuevo enfoque mejora las recomendaciones para artículos de stock limitado en plataformas C2C.

Nuevas técnicas para mejorar la privacidad sin sacrificar la calidad de las recomendaciones.

Una nueva herramienta ayuda a los respondedores a tomar decisiones más rápidas y mejores en emergencias.

Un nuevo método para evaluar qué tan bien los LLMs imitan el comportamiento de los usuarios humanos en las recomendaciones.

Una nueva técnica mejora la eficiencia en el muestreo comprimido espectral.

FeatUp mejora la resolución de características de imagen, aumentando el rendimiento en tareas de visión por computadora.

Este documento habla sobre cómo mejorar las recomendaciones usando modelos de lenguaje grandes y aprendizaje en contexto.

Aprende cómo la retroalimentación parcial puede simplificar la estimación de modos en conjuntos de datos grandes.

Un nuevo modelo mejora las respuestas a consultas lógicas usando modelos de lenguaje y gráficos de conocimiento.

Examinando el papel de la aumentación de datos frente al aprendizaje contrastivo en recomendaciones.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en los sistemas de recomendación al abordar la escasez de datos.

Aprende lo básico y la importancia de la extracción de información en el procesamiento de datos textuales.

Un nuevo método mejora los sistemas de recomendación alineando varios tipos de datos.

Un nuevo sistema mejora la búsqueda de casos legales con tecnología de señales cerebrales.

Aprende sobre la eficiencia de la recuperación generativa en la búsqueda de documentos.

Nuevo método mejora la representación del comportamiento del usuario y el compromiso.

Este documento examina nuevas estrategias para mejorar la recuperación de documentos a través del recorte de tokens.

Slipstream acelera los modelos de recomendación omitiendo actualizaciones innecesarias.

Un enfoque sistemático para mejorar las predicciones de POI usando datos de teledetección.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a los modelos de IR a adaptarse a instrucciones complejas para mejorar su rendimiento.

Aprende cómo las oraciones fantasma pueden ayudar a los usuarios a proteger su información personal en línea.

Aprende cómo la atribución de características explica las decisiones de clasificación en sistemas automatizados.

Un estudio se centra en cómo los niños usan la tecnología para las tareas escolares.

Un estudio revela cómo los sesgos moldean la búsqueda en línea y las actitudes de los usuarios.

Un nuevo método mejora la comprensión de los modelos de lenguaje sobre términos médicos.

Un conjunto de datos para mejorar las recomendaciones de noticias en varios idiomas.

ArabicaQA mejora la respuesta a preguntas en árabe con un conjunto de datos a gran escala.

EulerFormer combina información semántica y posicional para hacer mejores predicciones sobre el comportamiento del usuario.

MA4DIV mejora los resultados de búsqueda en línea al aumentar la diversidad de documentos a través de un enfoque multi-agente.

Un marco para recomendar servicios no vistos y aumentar el compromiso del usuario.

Una mirada a cómo la recomendación secuencial multimodal mejora las sugerencias para los usuarios.

Investigando cómo el paso de mensajes mejora el filtrado colaborativo en los sistemas de recomendación.

Explorando las complejidades de evaluar los sistemas de recuperación de información legal y su efectividad.

Un nuevo índice de sostenibilidad ayuda a los viajeros a elegir viajes urbanos ecológicos.

ColaRec combina señales de colaboración y contenido para mejorar las recomendaciones de artículos.

Un nuevo método mejora las recomendaciones utilizando incrustaciones adaptables y una gestión eficiente de recursos.