Artigos mais recentes para Sistemas de Recomendação

Investigando como a troca de mensagens melhora a filtragem colaborativa em sistemas de recomendação.

Uma nova abordagem pra melhorar as recomendações mantendo os dados do usuário em sigilo.

O IISAN melhora a eficiência em sistemas de recomendação multimodal, mantendo a performance.

Esse guia ajuda a facilitar a avaliação de sistemas de recomendação pra melhorar a experiência do usuário.

DPN melhora a previsão da taxa de cliques através da modelagem do comportamento dos usuários.

Uma estrutura melhora as recomendações de próximo ponto de interesse usando modelos de linguagem grandes e dados contextuais.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão nas buscas por vizinhos mais próximos.

Um novo método pra corrigir o viés em sistemas de recomendação.

Esse framework melhora como os sistemas aprendem o que os usuários gostam através da conversa.

Aprenda como o framework TREx melhora as recomendações de compras online.

Uma olhada em como as organizações de mídia lidam com a diversidade nas recomendações de conteúdo.

Esse estudo melhora os sistemas de recomendação analisando diferentes formas de interação dos usuários.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da completude de matrizes em várias áreas.

Esse estudo apresenta um modelo que combina dados de texto e demográficos pra fazer recomendações melhores.

Este artigo analisa como a estrutura dos dados afeta os modelos de completamento de matrizes.

Uma nova abordagem usa LLMs pra melhorar as recomendações pros usuários de forma eficaz.

O LIFT melhora as recomendações pra galera levando em conta tanto o que a pessoa já fez quanto o que pode fazer no futuro.

Um novo método melhora as recomendações de filmes avaliando a incerteza nas preferências do grupo.

Um novo conjunto de dados melhora os sistemas de recomendação de apps móveis através de trocas de conversa.

Um novo framework foca em melhorar a qualidade dos dados pra ter recomendações melhores.

A estrutura CELL melhora a seleção de interação de recursos para recomendações personalizadas.

Combinando completude de tensor com quantificação de incerteza pra ter melhores insights de dados.

Uma nova abordagem pra melhorar os modelos de previsão de CTR, enquanto reduz o tamanho e melhora a velocidade.

Estratégias para maximizar benefícios usando funções submodulares sob restrições.

CF-Diff combina filtragem colaborativa e modelos de difusão pra dar recomendações melhores.

Este artigo fala sobre como melhorar o aprendizado a partir de feedback humano imperfeito em sistemas de recomendação.

Uma nova abordagem pra melhorar as recomendações de usuários em plataformas online.

Uma nova abordagem pra lidar de forma eficiente com múltiplos objetivos na hora de tomar decisões.

Um novo benchmark aborda os vieses nas avaliações de previsão de links para melhorar as aplicações no mundo real.

Aprenda como bandits contextuais offline melhoram as escolhas usando experiências passadas.

Uma nova perspectiva sobre como melhorar GNNs para estruturas de grafo complexas.

Uma visão geral sobre segmentação de anúncios e algoritmos de recuperação orgânica no marketing digital.

Um novo método pra selecionar estimadores de forma eficiente em tarefas de avaliação off-policy.

Descubra como os modelos de linguagem melhoram as recomendações personalizadas em plataformas digitais.

BrightFit aprimora as sugestões de cursos por meio de uma nova abordagem de recuperação em duas etapas.

Novos algoritmos melhoram recomendações usando otimização submodular em condições barulhentas.

A estrutura ITEM melhora o treinamento e a avaliação de GNNs para recomendações melhores.

Um novo método melhora as recomendações para usuários e itens em meio a desafios de dados.

PeaPOD oferece um jeito novo de fazer recomendações personalizadas usando prompts adaptativos.

Combinar filtragem baseada em conteúdo e métodos baseados em grafos melhora as recomendações de artigos acadêmicos.