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Un cadre pour améliorer les recommandations aux utilisateurs en mélangeant des options familières avec des nouveautés.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision des systèmes de recommandation.

SPAR améliore les recommandations personnalisées en analysant de longues histoires d'engagement des utilisateurs.

Examiner l'impact du comportement des utilisateurs sur la performance des systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode garantit une exposition équitable des articles dans les systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode pour personnaliser les recommandations de manière efficace et efficiente.

La nouvelle architecture HSTU améliore les systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.

Apprends comment l'algèbre tropicale améliore les systèmes de recommandation grâce à la factorisation de matrices.

Examen des ajustements de février 2023 et de leurs effets sur l'engagement des utilisateurs.

Utiliser des systèmes de recommandation pour aider les étudiants dyslexiques à apprendre.

Une nouvelle vision des algorithmes comme des entités dynamiques qui interagissent avec le monde.

Analyser l'efficacité et le potentiel des algorithmes inspirés par le quantique dans l'informatique classique.

Apprends comment les systèmes de recommandation influencent les préférences des utilisateurs en utilisant des algorithmes à bandit manchot.

Une étude révèle comment les algorithmes de Twitter influencent les opinions politiques et les chambres d'écho.

L'apprentissage par liste permet aux ordinateurs de donner plusieurs réponses, améliorant la précision des systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode pour améliorer les recommandations en utilisant le filtrage collaboratif et les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations en équilibrant les données passées et actuelles.

Un nouveau cadre améliore les recommandations en utilisant des ID d'utilisateur et des données textuelles riches.

Examen de l'équité dans les systèmes d'apprentissage par renforcement pour la prise de décision éthique.

Une étude sur l'amélioration de l'engagement des utilisateurs en gérant la fatigue des recommandations.

Cet article parle de comment améliorer les systèmes de recommandation en intégrant à la fois les retours positifs et négatifs des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations de citations locales pour les chercheurs.

Un nouveau jeu de données améliore les systèmes de recommandation d'applications mobiles grâce à des échanges conversationnels.

Cet article parle de jeux de rôle et de personnalisation dans les modèles de langue.

Cet article parle de la mesure de l'équité dans les systèmes de recommandation et propose des méthodes d'échantillonnage.

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

Découvre comment les tokens hors vocabulaire améliorent la précision des recommandations.

Softmax-DPO introduit des échantillons négatifs pour mieux aligner les préférences des utilisateurs dans les recommandations.

Une nouvelle approche améliore les recommandations de produits grâce aux avis des utilisateurs et à des insights clairs.

Explorer comment la confiance influence les recommandations personnalisées sur les plateformes en ligne.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Un nouveau modèle améliore les suggestions d'articles d'actualité dans plusieurs langues.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des scénarios multijoueurs en utilisant des retours basés sur les préférences.

Un nouveau cadre combine des modèles de langage et des graphes de connaissances pour des suggestions de produits plus claires.

Une nouvelle méthode pour de meilleures recommandations d'articles en utilisant les données historiques des utilisateurs.

Un nouveau modèle améliore les systèmes de recommandation en analysant les intentions de recherche des utilisateurs.

Un système pour aider les vendeurs de Microsoft à trouver du contenu pertinent pour des opportunités d'affaires.

Une approche d'apprentissage méta pour améliorer la sélection des classificateurs et augmenter la précision.

Explorer comment les recommandations de tâches CSE aident les praticiens du logiciel à trouver des tâches adaptées.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations en complétant les données manquantes avec des grands modèles de langage.