Artigos mais recentes para Sistemas de Recomendação

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.

O método CADC melhora a eficiência do sistema de recomendações gerenciando grandes conjuntos de dados de forma eficaz.

Esse estudo mostra como é importante que o usuário evite certas recomendações de notícias.

Um novo sistema melhora as previsões de recomendações usando hardware padrão de forma eficiente.

Uma nova abordagem melhora as previsões para novos itens usando padrões de interação únicos.

CQE melhora as previsões de tempo de visualização de vídeos e o engajamento dos usuários nas plataformas online.

Apresentando uma ferramenta flexível para criar dados sintéticos realistas para sistemas de recomendação.

Descubra como sistemas de recomendação baseados em gráfico e aprendizado contrastivo melhoram as sugestões personalizadas.

Um novo método melhora os sistemas de recomendação criando prompts personalizados para os usuários.

Novas abordagens melhoram a segurança e a eficácia dos sistemas de ranking em serviços online.

Recomendações melhores através de diálogo e gráficos de conhecimento.

Um novo sistema melhora o manuseio de dados em tempo real para plataformas de busca e recomendação.

Explorando o que faz o Reddit ser legal pra buscar recomendações personalizadas.

Explorando o Sistema de Recomendação Conversacional Baseado em Aprendizado de Política Offline em Três Fases.

KarSein melhora a precisão e a eficiência da previsão de CTR para anúncios online.

Um novo método mistura modelos de linguagem grandes e sinais colaborativos pra melhorar os sistemas de recomendação.

Usar redes neurais pra melhorar a tomada de decisão em contextos baseados em preferência.

CoRA melhora sistemas de recomendação ao integrar recursos colaborativos em modelos de linguagem.

Um novo método para analisar testes A/B melhora a tomada de decisões em sistemas de recomendação.

Um novo modelo pra gerenciar as dependências de itens na previsão do comportamento do cliente.

O CF-KAN melhora os sistemas de recomendação superando o esquecimento e se adaptando às preferências dos usuários.

Este artigo analisa um novo modelo para sugestões de compras online mais legais.

AlignGroup melhora as recomendações de grupos equilibrando o consenso e os gostos individuais.

Este guia fala sobre como melhorar as recomendações de música focando nas preferências pessoais dos usuários.

Um novo modelo enfrenta desafios na classificação com dados em mudança.