Derniers articles pour Systèmes de recommandation

Enquêter sur comment le passage de message améliore le filtrage collaboratif dans les systèmes de recommandation.

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

IISAN améliore l'efficacité des systèmes de recommandation multimodaux tout en maintenant la performance.

Ce guide aide à simplifier l'évaluation des systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.

DPN améliore la prédiction du taux de clics grâce à la modélisation du comportement des utilisateurs.

Un cadre améliore les recommandations du prochain point d'intérêt en utilisant de grands modèles de langage et des données contextuelles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des recherches de voisins les plus proches.

Une nouvelle méthode pour corriger le biais dans les systèmes de recommandation.

Ce cadre améliore la façon dont les systèmes apprennent les préférences des utilisateurs à travers la conversation.

Découvrez comment le cadre TREx améliore les recommandations d'achats en ligne.

Un aperçu de la façon dont les organisations médiatiques abordent la diversité dans les recommandations de contenu.

Cette étude améliore les systèmes de recommandation en analysant les différentes façons dont les utilisateurs interagissent.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité de la complétion de matrices dans différents domaines.

Cette étude présente un modèle qui combine des données textuelles et démographiques pour de meilleures recommandations.

Cet article analyse comment la structure des données influence les modèles de complétion de matrices.

Une nouvelle approche utilise des LLM pour améliorer efficacement les recommandations aux utilisateurs.

LIFT améliore les recommandations pour les utilisateurs en prenant en compte à la fois leurs comportements passés et futurs.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations de films en évaluant l'incertitude dans les préférences de groupe.

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

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

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

Combiner la complétion de tenseurs avec la quantification de l'incertitude pour avoir de meilleures infos sur les données.

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

Stratégies pour maximiser les avantages en utilisant des fonctions sous-modulaires sous contraintes.

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

Ce papier parle d'améliorer l'apprentissage à partir de retours d'humains défaillants dans les systèmes de recommandation.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations aux utilisateurs sur les plateformes en ligne.

Une nouvelle approche pour gérer efficacement plusieurs objectifs dans la prise de décision.

Un nouveau benchmark s'attaque aux biais dans les évaluations de prédiction de liens pour de meilleures applications dans le monde réel.

Apprends comment les bandits contextuels hors ligne améliorent les choix en utilisant les expériences passées.

Une nouvelle perspective pour améliorer les GNNs pour des structures de graphes complexes.

Un aperçu des algos de ciblage pub et de récupération organique en marketing digital.

Une nouvelle méthode pour sélectionner efficacement des estimateurs dans des tâches d'évaluation hors politique.

Découvrez comment les modèles de langage améliorent les recommandations personnalisées sur les plateformes numériques.

BrightFit améliore les suggestions de cours grâce à une nouvelle approche de récupération en deux étapes.

De nouveaux algorithmes améliorent les recommandations en utilisant l'optimisation submodulaire dans des conditions bruyantes.

Le cadre ITEM améliore la formation et l'évaluation des GNN pour de meilleures recommandations.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations pour les utilisateurs et les articles malgré les défis de données.

PeaPOD propose une nouvelle méthode pour des recommandations personnalisées avec des invites adaptatives.

Combiner le filtrage basé sur le contenu et les méthodes basées sur les graphes améliore les recommandations de papiers académiques.