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オンラインショッピングでのデータ活用を改善して、商品推薦を向上させる方法。

専門家と一般のワイン評価の違いを調べる。

複数の言語でニュース推薦を改善するためのデータセット。

EulerFormerは、ユーザーの行動予測をより良くするために、意味的情報と位置情報を組み合わせているよ。

DiffGTはノイズを減らして、ユーザーの好みをより効果的に理解することで、推薦を改善する。

YouTubeのおすすめが妊娠中絶に対する考え方にどんな影響を与えるかを調べてる。

新しいフレームワークが、すべてのユーザーの興味に対してより良いおすすめを提供するよ。

新しいフレームワークが妊娠中の薬の投与量の推奨を改善することを目指してるよ。

ユーザーのフィードバックに基づいてオンラインショッピングのおすすめを強化する細かい方法。

事前データなしでおすすめを強化する新しいフレームワーク。

CALRecフレームワークは、ラージランゲージモデルとシーケンシャルデータを使ってレコメンデーションを強化するよ。

サイバーリスクを効果的に測定して管理するためのガイド。

この研究は、さまざまなユーザーインタラクション方法を分析することでレコメンデーションシステムを強化しているよ。

この記事では、LLMがeコマースの公平性に与える影響について話してるよ。

新しい方法がグループの好みの不確実性を評価することで映画のおすすめを強化する。

新しい方法が適応型アンケートを通じて有権者の意思決定を改善する。

新しい方法がレコメンデーションシステムのコールドスタート問題に取り組んでるよ。

新しいアプリがメトリクスについての話し合いを深めて、より良い洞察を提供してくれるよ。

多様な人間の興味とAIシステムを合わせる複雑さを探る。

オンラインプラットフォームでユーザーの推薦を強化する新しいアプローチ。

研究が、候補者の名前に基づくAIの採用推薦に偏見があることを明らかにした。

新しいガイドラインは、世界的に手の衛生習慣を強化することを目的としています。

エクイティリサーチレポートの簡単な概要と投資における重要性。

RAMOは、特に新しいユーザー向けにオンライン学習者のためのパーソナライズされたコース提案を改善するよ。

コンテンツベースのフィルタリングとグラフベースの手法を組み合わせると、学術論文のおすすめが良くなるよ。

この研究は、AIレコメンダーシステムにおけるグラフ説明の効果を評価してるよ。

OPALはユーザーの興味に基づいたパーソナライズされた動画提案を提供してるよ。

新しい方法がニュースの多様性と正確性を向上させる、おすすめ機能が改善されたんだ。

RevGNNは、高度なデータ技術を使って学術的なレビューア推薦プロセスを改善するんだ。

新しいアプローチは、関連性を保ちながらメモリの必要性を減らすんだ。

ある研究が、視覚障害者が物体認識技術とどのようにやり取りするかを調査している。

パーソナライズされたおすすめを求めるためのRedditの魅力を探る。

CoRAは、言語モデルに協調機能を統合することで、レコメンデーションシステムを強化する。

AIのナッジが薬局の業務と患者ケアを向上させるよ。

グラフニューラルネットワークを使ったパーソナライズドレコメンデーションの公平性を探る。

SayReaはユーザーのコンテキストやニーズに基づいてカスタマイズされたサービスの提案をするよ。

引用のタイミングに基づいて論文のおすすめを更新する方法。

都市運転の体験を向上させるためのナビゲーション推薦の強化に関する研究。

新しいフレームワークがソーシャルメディアデータ分析を強化して、より良いユーザーインサイトを提供するよ。

HierLLMは、個別化された学生の学習のための質問推薦を改善する。