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DPHGNN migliora le performance nei compiti legati agli ipergrafi usando un apprendimento a doppio strato.

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Un nuovo approccio migliora i sistemi di raccomandazione usando testi e immagini.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni agli utenti filtrando le connessioni sociali.

Un nuovo metodo affronta il problema del cold-start nei sistemi di raccomandazione.

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Un nuovo metodo migliora la creazione di modelli 3D da immagini multi-prospettiva.

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Utilizzare le ricerche degli utenti per migliorare i grafi di conoscenza nei cataloghi di prodotti.

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Un nuovo framework combina modelli di linguaggio e grafi della conoscenza per suggerimenti di prodotto più chiari.

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Un nuovo framework migliora le raccomandazioni per gli utenti attraverso una migliore elaborazione dei dati.

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I ricercatori migliorano la comprensione dei grafo attraverso distanze apprese e caratteristiche dei nodi.

Esplorando tre approcci per identificare le caratteristiche e i valori dei prodotti nell'e-commerce.

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