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関連論文リスト

• From Individual to Group: Developing a Context-Aware Multi-Criteria Group Recommender System [2.3020018305241337]
  本研究は、文脈対応多言語グループレコメンダシステム(CA-MCGRS)の開発について述べる。 マルチヘッド・アテンション・メカニズムを活用することで、我々のモデルは異なる特徴の重要性を動的に評価する。 様々な評価と文脈変数を持つ教育データセットで行った実験は、CA-MCGRSが他のアプローチよりも一貫して優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T09:01:45Z)
• Multiview graph dual-attention deep learning and contrastive learning for multi-criteria recommender systems [0.8575004906002217]
  本稿では,各エッジがユーザによる項目の基準値の1つを表すマルチエッジ二部グラフをベースとした,マルチキュートリリア・レコメンダシステムのための新しい表現を提案する。 我々は、各ビューとグラフ全体の正と負のサンプルを区別するために、局所的および大域的コントラスト学習を採用する。 提案手法を実世界の2つのデータセット上で評価し,項目評価予測に基づいて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T16:25:58Z)
• Collaborative Retrieval for Large Language Model-based Conversational Recommender Systems [65.75265303064654]
  対話レコメンデーションシステム(CRS)は、ユーザとの対話を通じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト対応のユーザの好みに対する理解が優れているため、CRSを強化する。 CRAG(Collaborative Retrieval Augmented Generation for LLM-based CRS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T22:47:40Z)
• Why Not Together? A Multiple-Round Recommender System for Queries and Items [37.709748983831034]
  推薦システムの基本的な技術は、ユーザの嗜好をモデル化することであり、クエリや項目がユーザ関心の象徴的な表現として広く使われている。 両タイプの相乗効果を生かしたMultiple-round Auto Guess-and-Update System(MAGUS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T10:49:00Z)
• LLM4Rerank: LLM-based Auto-Reranking Framework for Recommendations [51.76373105981212]
  リグレードはレコメンデーションシステムにおいて重要な要素であり、レコメンデーションアルゴリズムの出力を精査する上で重要な役割を果たす。 そこで我々は,様々な格付け基準をシームレスに統合する包括的格付けフレームワークを提案する。 カスタマイズ可能な入力機構も統合されており、言語モデルのフォーカスを特定の再配置のニーズに合わせることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T09:29:18Z)
• Ada-Retrieval: An Adaptive Multi-Round Retrieval Paradigm for Sequential Recommendations [50.03560306423678]
  本稿では,レコメンダシステムのための適応型マルチラウンド検索パラダイムであるAda-Retrievalを提案する。 Ada-Retrievalは、ユーザー表現を反復的に洗練し、全項目領域の潜在的な候補をよりよく捉えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T15:26:40Z)
• DPAN: Dynamic Preference-based and Attribute-aware Network for Relevant Recommendations [3.4947076558586967]
  そこで本稿では,Click-Through Rate (CTR) を予測するために,Dynamic Preference-based and Attribute-aware Network (DPAN) と呼ばれる新しい手法を提案する。 DPANは、当社のeコマースプラットフォームに、関連するレコメンデーションのための主要なトラフィックを提供するために、うまくデプロイされています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T07:26:09Z)
• Multimodal Recommender Systems: A Survey [50.23505070348051]
  マルチモーダル・レコメンダ・システム(MRS)は近年,学界と産業の両方から注目を集めている。 本稿では,主に技術的観点から,MSSモデルに関する総合的な調査を行う。 実装コードなど、調査された論文の詳細にアクセスするために、リポジトリをオープンソース化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T05:12:54Z)
• Reciprocal Recommender Systems: Analysis of State-of-Art Literature, Challenges and Opportunities towards Social Recommendation [14.944946561487535]
  Reciprocal Recommender System (RRS)は、データ駆動型パーソナライズされた意思決定支援ツールである。 RRSは、ユーザの好み、ニーズ、行動に基づいて、ユーザ関連のデータを処理し、フィルタリングし、推奨する。 本稿では,RSのアルゴリズム,融合プロセス,基礎的特徴に着目し,現状のRS研究を要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T09:48:46Z)
• Federated Multi-view Matrix Factorization for Personalized Recommendations [53.74747022749739]
  本稿では,フェデレートされた学習フレームワークを,複数のデータソースを用いた行列分解に拡張する,フェデレートされたマルチビュー行列分解手法を提案する。 本手法では,ユーザの個人情報を中央サーバに転送することなく,マルチビューモデルを学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T21:07:50Z)
• Network-based models for social recommender systems [0.0]
  この章では、リコメンデーションのための主要なアプローチを上回る厳格なネットワークベースモデルについて検討する。 アイテムに対する個々のユーザの嗜好の正確な予測は、異なる方法論によって達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T13:06:22Z)
• MetaSelector: Meta-Learning for Recommendation with User-Level Adaptive Model Selection [110.87712780017819]
  推薦システムにおけるユーザレベルの適応モデル選択を容易にするメタラーニングフレームワークを提案する。 2つのパブリックデータセットと実世界のプロダクションデータセットで実験を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T16:05:01Z)

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