Hongzhi Yin

新しい方法がオープンワールドの設定でノードにラベルを付ける課題に取り組んでるよ。

新しい方法は、適応可能な埋め込みと効率的なリソース管理を使って、推薦を改善する。

ユーザーデータをプライベートに保ちながら、レコメンデーションを向上させる新しいアプローチ。

オンライン推薦における毒攻撃のリスクと防御策を分析。

新しいアプローチが、さまざまなグループ間でのヘイトスピーチの特定において公平性を向上させる。

新しいフレームワークが、ユーザーのプライバシーを守りながらリコメンデーションを改善するよ。

この研究は、効果的なレコメンダーシステムのための軽量な埋め込み手法を評価している。

新しい方法でレコメンダーシステムのセキュリティが効果的な透かし入れによって向上する。

SCALLは、メモリを節約しつつ、より良い推薦のために埋め込みサイズを調整するよ。

新しいシステムは、行動データと言語データを組み合わせて、より良い推薦を行うんだ。

SparseRecは、リソースが限られたデバイスでのパフォーマンス向上のためにおすすめを効率化するよ。

新しいフレームワークが時系列予測を改善しながらデータプライバシーを確保する。

因果効果推定とアクティブラーニングが意思決定をどう改善するか学ぼう。

タンパク質相互作用解析を通じてがん遺伝子を特定する新しいアプローチ。