Informatique - Recherche d'informations

BankFair améliore les systèmes de recommandation pour les utilisateurs et les prestataires malgré un trafic variable.

M-RAG améliore la génération de texte grâce à une récupération d'infos efficace.

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

Présentation d'un cadre pour une recherche d'information juste et précise sans étiquettes traditionnelles.

Voici DEMon, un système de surveillance décentralisé pour un edge computing efficace.

Explore comment PG-RAG améliore la récupération de connaissances pour les modèles de langage.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations multi-comportements.

Explore comment les embeddings de texte façonnent le traitement du langage et améliorent la compréhension des machines.

Un nouveau cadre se concentre sur l'amélioration de la qualité des ensembles de données pour de meilleures recommandations.

Comment améliorer le biais dans les recommandations en utilisant les interactions des utilisateurs.

Le cadre CELL améliore la sélection d'interactions de fonctionnalités pour des recommandations personnalisées.

Cette étude examine comment les mesures conjointes évaluent l'équité et la pertinence dans les systèmes de recommandation.

Une étude sur comment le regroupement des utilisateurs améliore la performance des algorithmes de recommandation.

Des recherches montrent une méthode pour améliorer les performances des modèles multi-modaux en comblant les lacunes de représentation.

Une nouvelle approche pour améliorer les modèles de prédiction de CTR tout en réduisant la taille et en augmentant la vitesse.

KALM4Rec améliore les recommandations pour les nouveaux utilisateurs en utilisant des méthodes basées sur des mots-clés.

Une nouvelle approche pour simplifier l'eDiscovery en utilisant des méthodes graphiques et des modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de recommandation en utilisant du texte et des images.

Une nouvelle méthode pour réduire la polarisation tout en préservant l'engagement des utilisateurs.

Un nouveau standard pour évaluer les modèles de langue française améliore les capacités multilingues.

Une nouvelle méthode améliore les suggestions de requêtes des moteurs de recherche en utilisant des modèles de langage avancés.

Un nouveau cadre pour entraîner des systèmes de recommandation en utilisant des interactions utilisateur simulées.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations pour les utilisateurs en filtrant les connexions sociales.

Une nouvelle méthode pour étiqueter avec précision les colonnes de table en utilisant des graphes de connaissances et des modèles de langage.

Cette approche améliore la comparaison de fonctions dans les logiciels grâce à des graphes d'appels.

Cet article examine le biais de popularité dans les systèmes de recommandation et comment les LLM peuvent aider.

Explore la méthode innovante qui relie les requêtes des utilisateurs directement aux documents.

Une nouvelle méthode s'attaque au problème du démarrage à froid dans les systèmes de recommandation.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage zéro-shot grâce à de meilleures descriptions d'entités et de relations.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la recherche de produits dans les achats en ligne.

Croissant-RAI améliore la qualité des données et leur utilité pour les applis d'IA.

CF-Diff combine le filtrage collaboratif et les modèles de diffusion pour de meilleures recommandations.

Un nouveau cadre améliore les recommandations pour les utilisateurs avec un historique limité.

Une nouvelle approche pour garantir l'équité dans le diagnostic cognitif en utilisant des informations sensibles.

Cette étude examine l'utilisation de l'IA pour analyser les réponses des étudiants en éducation biologique.

Une nouvelle approche pour affiner les systèmes de recommandation en corrigeant efficacement les suggestions inappropriées.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement et la sécurité des grands modèles de langage.

VISTA améliore notre façon de chercher des infos en intégrant du texte et des visuels.

Découvre comment les systèmes de recommandation améliorent les expériences d'apprentissage personnalisées pour les étudiants.

Méthodes pour créer des timelines précises à partir des annotations d'événements dans les textes.