Zobrazeno 1 - 10
of 26
pro vyhledávání: '"Peng, Qiuying"'
Autor:
Pang, Taotian, Lou, Xingyu, Zhao, Fei, Wu, Zhen, Dong, Kuiyao, Peng, Qiuying, Qi, Yue, Dai, Xinyu
\textit{Knowledge-aware} recommendation methods (KGR) based on \textit{graph neural networks} (GNNs) and \textit{contrastive learning} (CL) have achieved promising performance. However, they fall short in modeling fine-grained user preferences and fu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.16037
With the productive evolution of large language models (LLMs) in the field of natural language processing (NLP), tons of effort has been made to effectively fine-tune common pre-trained LLMs to fulfill a variety of tasks in one or multiple specific d
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.01684
Autor:
Zhang, Wenqi, Shen, Yongliang, Wu, Linjuan, Peng, Qiuying, Wang, Jun, Zhuang, Yueting, Lu, Weiming
The reflection capacity of Large Language Model (LLM) has garnered extensive attention. A post-hoc prompting strategy, e.g., reflexion and self-refine, refines LLM's response based on self-evaluated or external feedback. However, recent research indi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.02009
Autor:
Chen, Zhe, Tan, Hao, Wang, Tao, Shen, Tianrun, Lu, Tong, Peng, Qiuying, Cheng, Cheng, Qi, Yue
This paper presents a novel transformer architecture for graph representation learning. The core insight of our method is to fully consider the information propagation among nodes and edges in a graph when building the attention module in the transfo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.11424
Recently, industrial recommendation services have been boosted by the continual upgrade of deep learning methods. However, they still face de-biasing challenges such as exposure bias and cold-start problem, where circulations of machine learning trai
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.02446
Publikováno v:
In iScience 21 June 2024 27(6)
Autor:
Li, Cheng, Jing, Y. P., Mao, Shude, Han, Jiaxin, Peng, Qiuying, Yang, Xiaohu, Mo, H. J., Bosch, Frank van den
We present measurements of the velocity dispersion profile (VDP) for galaxy groups in the final data release of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). For groups of given mass we estimate the redshift-space cross-correlation function (CCF) with respect
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1206.3566
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.