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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.

La méthode CADC améliore l'efficacité des systèmes de recommandation en gérant efficacement de gros ensembles de données.

Cette étude met en avant l'importance de l'évitement des utilisateurs dans les recommandations d'actualités.

Un nouveau système améliore les prédictions de recommandations en utilisant efficacement du matériel standard.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les nouveaux articles en utilisant des motifs d'interaction uniques.

CQE améliore les prévisions de temps de visionnage de vidéos et l'engagement des utilisateurs sur les plateformes en ligne.

Voici un outil flexible pour créer des données synthétiques réalistes pour les systèmes de recommandation.

Découvrez comment les systèmes de recommandation par graphes et l'apprentissage contrastif améliorent les suggestions personnalisées.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation en créant des invites personnalisées pour les utilisateurs.

De nouvelles approches améliorent la sécurité et l'efficacité des systèmes de classement dans les services en ligne.

Recommandations améliorées grâce à des dialogues et des graphes de connaissances.

Un nouveau système améliore la gestion des données en temps réel pour les plateformes de recherche et de recommandation.

Explorer l'attrait de Reddit pour trouver des recommandations personnalisées.

Exploration du système de recommandation conversationnelle basé sur l'apprentissage de politiques hors ligne à trois phases.

KarSein améliore la précision et l'efficacité des prévisions de CTR pour les pubs en ligne.

Une nouvelle méthode mélange des grands modèles de langage et des signaux collaboratifs pour améliorer les systèmes de recommandation.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer la prise de décision dans des contextes basés sur les préférences.

CoRA améliore les systèmes de recommandation en intégrant des fonctionnalités collaboratives dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour analyser les tests A/B améliore la prise de décision dans les systèmes de recommandation.

Un nouveau modèle pour gérer les dépendances des articles dans la prédiction du comportement des clients.

CF-KAN améliore les systèmes de recommandation en surmontant l'oubli et en s'adaptant aux préférences des utilisateurs.

Cet article examine un nouveau modèle pour de meilleures suggestions d'achat en ligne.

AlignGroup améliore les recommandations de groupe en équilibrant le consensus et les goûts personnels.

Ce guide parle d'améliorer les recommandations musicales en se concentrant sur les préférences personnelles des utilisateurs.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis du classement avec des données qui changent.