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Um novo método melhora as recomendações juntando IDs de usuários e insights de texto.

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A HFRec dá dicas de cursos seguras e personalizadas, levando em conta as diversas necessidades dos estudantes.

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Um novo método permite tamanhos de recomendações personalizados com base nas preferências dos usuários.

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Analisando métodos de classificação influenciados por comparações adversariais.

O P2M2-CDR melhora as recomendações enquanto protege a privacidade do usuário com técnicas de dados avançadas.

Nova abordagem melhora recomendações para itens em estoque limitado em plataformas C2C.

Um novo método melhora os sistemas de recomendação alinhando diferentes tipos de dados.

O EulerFormer combina informações semânticas e de posição pra prever melhor o comportamento dos usuários.

Um modelo pra recomendar serviços que a galera ainda não viu, pra aumentar o engajamento do usuário.

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.

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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.