Informatique - Recherche d'informations

MCKG intègre des graphes de connaissances pour améliorer les suggestions d'articles et les expériences utilisateur.

Présentation d'un modèle qui classe les événements de conflit et met en avant des sujets importants pour une meilleure analyse.

Assurer des suggestions équitables dans les systèmes de recommandation pour tous les utilisateurs.

Une nouvelle approche combine des méthodes traditionnelles et neurales pour un classement de documents efficace.

Un nouveau jeu de données améliore les prédictions dans la pub en ligne et les recommandations.

Une méthode pour améliorer les recommandations en combinant différents types d'infos.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de recherche en filtrant les données inutiles.

Utiliser des LLMs pour créer un énorme dataset pour le descripteur de musique.

Apprends comment des explications objectives peuvent améliorer les recommandations dans différents domaines.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de recommandation sans avoir besoin de données de catégorie explicites.

Techniques pour améliorer la clarté des requêtes de recherche avec des modèles modernes.

Cet article examine comment les infos bilingues influencent les opinions sur la migration.

Apprends à bien récolter les préférences des utilisateurs pour donner de meilleures recommandations.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la prédiction de liens dans l'analyse de graphes.

HQ-GNN améliore les recommandations tout en réduisant la mémoire et en augmentant la vitesse.

Allier l'apprentissage automatique avec la gestion des données améliore l'efficacité de recherche.

Améliorer les expériences utilisateurs grâce à de meilleurs contenus pour les prestataires.

Explorer comment les LLM peuvent transformer les systèmes de recommandation pour améliorer l'expérience utilisateur.

Un nouveau cadre s'attaque aux biais dans les recommandations en ligne pour tous les utilisateurs.

Présentation de l'EOR pour améliorer l'équité dans les systèmes de classement entre différents groupes de candidats.

Drifter améliore la qualité des données pour les systèmes de recommandation grâce à une surveillance en temps réel et des alertes.

CRUISE-Screening simplifie le processus de revue de littérature pour les chercheurs.

OutRank améliore le classement des fonctionnalités pour de meilleures recommandations et des recherches de modèles plus rapides.

Examiner comment les ccTLD influencent la présence locale du web.

La technologie de recherche vocale évolue, corrigeant les erreurs de reconnaissance vocale pour une meilleure expérience utilisateur.

ReOnto combine apprentissage automatique et ontologies pour améliorer l'extraction de relations dans les textes biomédicaux.

Cette méthode améliore les recommandations en liant les préférences des utilisateurs à travers différents domaines.

Explorer le besoin d'équité dans les systèmes de recommandation personnalisés.

Cet article examine les biais dans les systèmes de recommandation conversationnels et leur impact sur l'expérience utilisateur.

Améliorer l'équité dans les recommandations d'articles grâce à une analyse dynamique et de nouvelles méthodes.

Un nouveau modèle améliore les suggestions de Points d'Intérêt personnalisées en se basant sur le comportement des utilisateurs.

Un nouveau modèle améliore les recommandations en analysant les comportements variés des utilisateurs.

Une étude sur les chansons folkloriques coréennes en utilisant des méthodes d'analyse modernes.

Cette étude analyse la capacité de ChatGPT à donner des recommandations dans différents domaines.

Une étude sur l'amélioration de la récupération des données grâce à l'appariement de glossaires.

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

Voici GCO, une méthode qui améliore les visuels des annonces en se basant sur les intérêts des utilisateurs pour un meilleur engagement.

Une étude sur l'amélioration de l'équité dans les recommandations en ligne pour de meilleures expériences utilisateurs.

Explorer des techniques d'augmentation de données pour améliorer les systèmes d'IA conversationnelle.

Explore l'importance des mesures de sécurité dans les systèmes de recommandation.