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Cómo los Modelos de Lenguaje Grande mejoran los sistemas de recomendación secuencial.

Examinando cómo el muestreo de Thompson mejora las elecciones en medio de la incertidumbre y el ruido.

Un nuevo modelo mejora el compromiso al atender las necesidades de los usuarios y creadores.

Un nuevo método mejora las recomendaciones al combinar IDs de usuario e información textual.

PPLR mejora la privacidad mientras hace más eficiente el sistema de recomendaciones.

HFRec ofrece sugerencias de cursos personalizadas y seguras según las diferentes necesidades de los estudiantes.

Descubre cómo BOXREC transforma las compras en línea con sugerencias de outfits completos.

Un nuevo método permite recomendaciones personalizadas según las preferencias del usuario.

Aprende cómo el muestreo negativo facilita el entrenamiento del modelo y mejora su rendimiento.

Analizando métodos de ranking influenciados por comparaciones adversariales.

P2M2-CDR mejora las recomendaciones mientras protege la privacidad del usuario a través de técnicas de datos avanzadas.

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

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

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

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

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

Un nuevo enfoque para mejorar las recomendaciones mientras se mantiene la privacidad de los datos del usuario.

IISAN mejora la eficiencia en sistemas de recomendación multimodal sin perder rendimiento.

Esta guía ayuda a simplificar la evaluación de sistemas de recomendación para mejorar la experiencia del usuario.

DPN mejora la predicción de la tasa de clics a través de la modelación del comportamiento del usuario.

Un marco mejora las recomendaciones del siguiente punto de interés usando modelos de lenguaje grande y datos contextuales.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión en las búsquedas de vecinos más cercanos.

Un nuevo método para corregir el sesgo en los sistemas de recomendación.

Este marco mejora la forma en que los sistemas aprenden los gustos de los usuarios a través de la conversación.

Aprende cómo el marco TREx mejora las recomendaciones de compras en línea.

Una mirada a cómo las organizaciones de medios abordan la diversidad en las recomendaciones de contenido.

Este estudio mejora los sistemas de recomendación al analizar diferentes formas de interacción de los usuarios.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia de la completación de matrices en varios campos.

Este estudio presenta un modelo que combina datos de texto y demográficos para hacer mejores recomendaciones.

Este artículo analiza cómo la estructura de los datos afecta a los modelos de completación de matrices.

Un nuevo enfoque utiliza LLMs para mejorar las recomendaciones para los usuarios de manera efectiva.

LIFT mejora las recomendaciones para los usuarios al tener en cuenta tanto los comportamientos pasados como los futuros.

Un nuevo método mejora las recomendaciones de películas al evaluar la incertidumbre en las preferencias del grupo.

Un nuevo conjunto de datos mejora los sistemas de recomendación de apps móviles a través de intercambios conversacionales.

Un nuevo marco se centra en mejorar la calidad de los conjuntos de datos para mejores recomendaciones.

El marco CELL mejora la selección de interacciones de características para recomendaciones personalizadas.

Combinando la completación de tensores con la cuantificación de incertidumbre para obtener mejores insights de datos.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de predicción de CTR mientras se reduce el tamaño y se mejora la velocidad.

Estrategias para maximizar beneficios usando funciones submodulares bajo restricciones.