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Apprentissage automatique Gérer le feedback en retard dans les bandits duelants

Les algorithmes font face à des biais et des délais dans les retours de préférence des utilisateurs.

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Apprentissage automatique Adaptation des filtres de graphe pour des réseaux en pleine croissance

Une nouvelle méthode pour filtrer des données dans des réseaux en expansion.

2025-06-14T07:10:35+00:00 ― 8 min lire

Recherche d'informations Connexion entre la recommandation d'objets et la prédiction de liens

Cet article examine comment la recommandation d'articles et la prédiction de liens peuvent fonctionner ensemble.

2025-06-13T19:41:12+00:00 ― 7 min lire

Apprentissage automatique Comprendre les bandits manchots agités

Un aperçu de la prise de décision dans des environnements dynamiques en utilisant des stratégies de bandits agités.

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Recherche d'informations Améliorer les recommandations Top-K avec des modèles génératifs

La recherche améliore les systèmes de recommandation en prédisant plusieurs articles à la fois.

2025-06-04T20:16:48+00:00 ― 9 min lire

Recherche d'informations Un regard de plus près sur les systèmes de filtrage collaboratif

Un aperçu de comment le filtrage collaboratif améliore les recommandations pour les utilisateurs.

2025-06-03T17:33:06+00:00 ― 8 min lire

Recherche d'informations FAME : Une nouvelle approche des recommandations

FAME améliore les systèmes de recommandation en reconnaissant les préférences variées des utilisateurs.

2025-05-31T23:51:00+00:00 ― 7 min lire

Apprentissage automatique Comprendre la factorisation de matrice et ses applications

Un aperçu de la factorisation de matrices et son importance dans l'analyse des données.

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Apprentissage automatique Connecter les données : l'avenir de l'analyse de graphes

Découvrez comment les approches de graphes doubles améliorent l'analyse de données et les prédictions.

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Recherche d'informations Une nouvelle façon d'obtenir des recommandations

D3Rec change notre façon de voir les options en ligne.

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Recherche d'informations Comment les Epinets changent les recommandations vidéo

Les epinets améliorent la façon dont les plateformes recommandent du nouveau contenu aux utilisateurs.

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Méthodologie Simplifier des données complexes avec la factorisation tensorielle

Apprends comment la factorisation de tenseurs rend l'analyse des données plus facile et plus efficace.

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Apprentissage automatique Comment les algorithmes des plus proches voisins gèrent les données manquantes

Apprends comment les algos de NN recommandent des choix même quand y'a des infos manquantes.

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Apprentissage automatique Réévaluer la recherche de similarité : la simplicité, c'est mieux ?

Une étude montre que des méthodes plus simples peuvent surpasser des algorithmes complexes dans la recherche de similarité.

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Recherche d'informations XGPRec : Une manière intelligente de trouver des articles de recherche

XGPRec propose des recommandations explicables pour la littérature biomédicale en utilisant des graphes.

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Apprentissage automatique Équilibrer plusieurs objectifs dans les systèmes d'apprentissage

Découvrez comment MOGCSL simplifie l'apprentissage multi-objectifs pour de meilleures recommandations.

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Recherche d'informations Révolutionner les recommandations avec BASRec

BASRec améliore les recommandations en équilibrant pertinence et diversité pour une meilleure satisfaction des utilisateurs.

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Structures de données et algorithmes L'importance de la diversité dans la recherche d'informations

Améliorer l'expérience utilisateur grâce à une présentation d'infos efficace.

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Recherche d'informations Révolutionner les recommandations : Le modèle de récupération contrôlable

Découvrez comment le nouveau CRM améliore les suggestions des utilisateurs en ligne.

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Apprentissage automatique Révolutionner les recommandations : Une nouvelle approche

Une méthode plus intelligente pour comprendre les préférences des utilisateurs dans des graphes bipartites signés.

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