Une nouvelle méthode pour compresser et récupérer des données de manière efficace.
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La science de pointe expliquée simplement
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Comment les grands modèles de langage améliorent les systèmes de recommandation séquentielle.
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Examiner comment le Thompson Sampling améliore les choix en cas d'incertitude et de bruit.
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Un nouveau modèle booste l'engagement en répondant aux besoins des utilisateurs et des créateurs.
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Une nouvelle méthode améliore les recommandations en combinant les ID utilisateurs et les infos textuelles.
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PPLR améliore la vie privée tout en rendant le système de recommandation plus efficace.
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HFRec propose des suggestions de cours sécurisées et personnalisées en fonction des besoins variés des élèves.
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Découvrez comment BOXREC transforme le shopping en ligne avec des suggestions de tenues complètes.
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Une nouvelle méthode permet de proposer des tailles de recommandations adaptées aux préférences des utilisateurs.
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Découvrez comment l'échantillonnage négatif facilite l'entraînement des modèles et booste les performances.
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Analyse des méthodes de classement influencées par des comparaisons adversariales.
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P2M2-CDR améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs grâce à des techniques de données avancées.
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Une nouvelle approche améliore les recommandations pour les articles en stock limité sur les plateformes C2C.
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Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation en alignant différents types de données.
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EulerFormer combine des infos sémantiques et positionnelles pour de meilleures prédictions du comportement des utilisateurs.
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Un cadre pour recommander des services invisibles afin d'augmenter l'engagement des utilisateurs.
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Enquêter sur comment le passage de message améliore le filtrage collaboratif dans les systèmes de recommandation.
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Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations tout en gardant les données des utilisateurs privées.
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IISAN améliore l'efficacité des systèmes de recommandation multimodaux tout en maintenant la performance.
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Ce guide aide à simplifier l'évaluation des systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.
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DPN améliore la prédiction du taux de clics grâce à la modélisation du comportement des utilisateurs.
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Un cadre améliore les recommandations du prochain point d'intérêt en utilisant de grands modèles de langage et des données contextuelles.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des recherches de voisins les plus proches.
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Une nouvelle méthode pour corriger le biais dans les systèmes de recommandation.
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Ce cadre améliore la façon dont les systèmes apprennent les préférences des utilisateurs à travers la conversation.
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Découvrez comment le cadre TREx améliore les recommandations d'achats en ligne.
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Un aperçu de la façon dont les organisations médiatiques abordent la diversité dans les recommandations de contenu.
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Cette étude améliore les systèmes de recommandation en analysant les différentes façons dont les utilisateurs interagissent.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité de la complétion de matrices dans différents domaines.
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Cette étude présente un modèle qui combine des données textuelles et démographiques pour de meilleures recommandations.
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Cet article analyse comment la structure des données influence les modèles de complétion de matrices.
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Une nouvelle approche utilise des LLM pour améliorer efficacement les recommandations aux utilisateurs.
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LIFT améliore les recommandations pour les utilisateurs en prenant en compte à la fois leurs comportements passés et futurs.
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Une nouvelle méthode améliore les recommandations de films en évaluant l'incertitude dans les préférences de groupe.
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Un nouveau jeu de données améliore les systèmes de recommandation d'applications mobiles grâce à des échanges conversationnels.
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Un nouveau cadre se concentre sur l'amélioration de la qualité des ensembles de données pour de meilleures recommandations.
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Le cadre CELL améliore la sélection d'interactions de fonctionnalités pour des recommandations personnalisées.
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Combiner la complétion de tenseurs avec la quantification de l'incertitude pour avoir de meilleures infos sur les données.
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Une nouvelle approche pour améliorer les modèles de prédiction de CTR tout en réduisant la taille et en augmentant la vitesse.
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Stratégies pour maximiser les avantages en utilisant des fonctions sous-modulaires sous contraintes.
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