Informática - Recuperação de informação

Uma nova estrutura melhora como as recomendações combinam com as preferências dos usuários.

Um novo método melhora o reconhecimento de personagens em quadrinhos ao combinar características do rosto e do corpo.

Aprenda como a modelagem de uplift afeta o comportamento do cliente e melhora a eficácia do marketing.

O novo modelo foca na popularidade dos itens pra dar recomendações melhores.

Descubra como a agrupamento ajuda a organizar grandes quantidades de texto de forma eficaz.

O ReCon tem como objetivo melhorar a combinação de empregos reduzindo a saturação nas recomendações.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência na avaliação da relevância de documentos.

Um novo método melhora a classificação da intenção de consulta em ambientes de compras online.

Investigando como modelos de linguagem grandes melhoram recomendações personalizadas por meio do diálogo.

SharpCF melhora sistemas de recomendação, mantendo eficiência e precisão.

O SAMRec resolve a escassez de dados em sistemas de recomendação por meio de técnicas de treinamento eficazes.

Um novo framework melhora a velocidade de recuperação usando feedback de pseudo-relevância offline.

Analisando os riscos de reidentificação em decisões judiciais anonimizadas usando modelos de linguagem.

Um estudo sobre extração de características para classificação de texto em Bangla usando modelos de aprendizado profundo.

Estudo atual mostra as limitações dos dados públicos na satisfação do usuário a longo prazo.

Uma estrutura pra avaliar a efetividade das GNNs em sistemas de recomendação.

DynED adapta modelos de conjunto para os desafios de fluxo de dados em tempo real.

Saiba sobre as características essenciais que moldam os sistemas de recomendação.

Novos métodos melhoram a eficiência na geração de listas ordenadas para as perguntas dos usuários.

Estudo sobre o desempenho de sistemas de busca em meio a ambientes de dados em mudança.

YAGO 4.5 melhora a organização dos dados ao juntar a taxonomia do Wikidata com o Schema.org.

Uma nova abordagem para melhores sistemas de recomendação sequencial

Um novo modelo melhora a precisão de busca para vídeos com múltiplos eventos.

Explorando a importância da esperança pro bem-estar e motivação.

Um novo framework melhora as sugestões de itens usando diferentes tipos de dados.

Analisando como as DLTs influenciam as questões ambientais, sociais e de governança.

Esse artigo fala sobre melhorar sistemas de recomendação usando o feedback negativo dos usuários.

Uma nova estrutura combina LLMs e KGs pra sugestões de notícias mais personalizadas.

Explore como sistemas de recomendação econômica aumentam a lucratividade enquanto melhoram a experiência do usuário.

Aprenda como o ajuste fino do Llama 2 ajuda na análise de notícias financeiras.

Métodos inovadores para melhorar a privacidade do usuário e atualizações de modelo nos dispositivos.

A esperança molda nossas vidas, incentivando a resiliência e ações positivas.

Este artigo examina métodos para avaliar microsserviços da web através de avaliações de usuários.

Explorando os desafios e soluções na indexação criptografada pesquisável.

Novo método melhora dados etiquetados incorretamente, aprimorando a separação de fontes musicais.

Novos métodos melhoram as recomendações para os usuários ao estabilizar o feedback e o aprendizado entre as tarefas.

Um novo método equilibra relevância e justiça em sistemas de classificação.

Novos métodos melhoram a precisão da classificação de ECG com uma representação de dados inovadora.

Usando contexto pra melhorar a precisão do chatbot e a experiência do usuário.

Um novo método pra melhorar as recomendações de vídeo diminuindo o viés de duração.