Quoc Viet Hung Nguyen

CERP optimise l'utilisation de la mémoire dans les systèmes de recommandation sans perdre en précision.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Analyser les risques et les défenses contre les attaques par empoisonnement dans les recommandations en ligne.

Fast-FedUL propose des méthodes rapides pour supprimer des données en apprentissage fédéré tout en garantissant la vie privée.

Un nouveau cadre améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cette étude évalue des méthodes d'intégration légères pour des systèmes de recommandation efficaces.

SCALL ajuste les tailles d'embedding pour de meilleures recommandations en utilisant moins de mémoire.

Un nouveau cadre améliore les prévisions de séries temporelles tout en garantissant la confidentialité des données.